多线程爬虫语言选择与实现-EW帮帮网

之前文中有人提到：想要一个简单易用、能快速实现多线程爬虫的方案，而且目标是小网站，基本可以确定对反爬虫措施要求不高，这些就比较简单了。

以往我肯定要考虑常见的编程语言中哪些适合爬虫。Python、JavaScript（Node.js）、Go、Java这些应该都是候选。因为需要省事，所以可能更倾向于语法简单、库丰富的语言。

Python的话，有requests和Scrapy框架，还有aiohttp做异步。多线程的话，Python的threading模块可能因为GIL限制效率，但如果是IO密集型任务，比如网络请求，多线程还是有效的。不过异步可能更好，比如asyncio，但用户明确说多线程，可能需要用concurrent.futures的ThreadPoolExecutor。Python的优点是库多，代码简洁，适合小项目，省时间。

针对多线程爬取小网站的需求，推荐以下语言和方案，按优先级排序：

1. Python（首选）

优势：
- 生态完善：requests/aiohttp + BeautifulSoup/parsel 组合开箱即用。
- 快速开发：代码简洁，20 行内即可实现多线程爬虫。
- 线程池简化：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 两行代码实现线程池。
- Scrapy 框架：内置异步引擎，无需手动管理线程，适合规则化爬取。

代码示例（极简线程池）：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch(url):
    return requests.get(url).text

urls = ["http://example.com/page1", ...]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

2. Go（高性能场景）

优势：
- 原生并发：goroutine + channel 轻松管理百万级并发。
- 编译高效：二进制部署，资源占用低。
- 标准库强大：net/http + goquery 满足基础需求。
适合场景：需要高频请求或未来扩展至大规模爬虫。

代码片段：

package main
import ("net/http"; "sync")
func fetch(url string, wg *sync.WaitGroup) {
    defer wg.Done()
    http.Get(url) // 实际需处理响应
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    urls := []string{"http://example.com/1", ...}
    for _, u := range urls {
        wg.Add(1)
        go fetch(u, &wg)
    }
    wg.Wait()
}

3. Node.js（适合异步I/O）

优势：
- 事件循环：非阻塞IO天然适合高并发请求。
- 语法灵活：axios + cheerio 类似前端开发体验。
注意点：回调需用 Promise.all 或 worker_threads 实现真并行。

避坑建议：

频率控制：即使小网站也需添加延迟（如 time.sleep(1)），避免触发封禁。
错误处理：务必捕获异常，网络爬虫需处理超时、重试逻辑。
合规性：检查 robots.txt，避免敏感数据抓取。

总结：

追求 极速开发 → 选Python（脚本级开发速度）。
需要 高性能/资源控制 → 选Go（协程开销极低）。
前端背景想复用JS技能 → Node.js（但注意线程模型差异）。

现在我以 Python 为例，手把手教你写一个多线程爬虫，10分钟即可跑通，适合新手快速上手。

目标：多线程爬取豆瓣电影Top250的标题和评分

网址：https://movie.douban.com/top250

第一步：安装依赖

pip install requests parsel concurrent-log-handler  # 核心库：请求 + 解析 + 线程池

第二步：完整代码

import requests
from parsel import Selector
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 伪装浏览器 + 全局Headers
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"
}

def scrape_page(url):
    """爬取单个页面"""
    try:
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 自动识别HTTP错误（如404）
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {url} | 错误: {e}")
        return None

def parse_data(html):
    """解析页面数据"""
    selector = Selector(html)
    movies = []
    for item in selector.css(".item"):
        title = item.css(".title::text").get()
        rating = item.css(".rating_num::text").get()
        movies.append({"title": title, "rating": rating})
    return movies

def worker(page):
    """线程任务函数：处理单页"""
    url = f"https://movie.douban.com/top250?start={(page-1)*25}"
    html = scrape_page(url)
    if html:
        movies = parse_data(html)
        print(f"第{page}页爬取完成，共{len(movies)}部电影")
        return movies
    return []

def main():
    # 创建线程池（限制为5线程，避免封IP）
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        # 提交25页任务（豆瓣Top250共10页，这里测试用3页）
        futures = [executor.submit(worker, page) for page in range(1, 4)]
        
        # 等待所有任务完成并合并结果
        all_movies = []
        for future in futures:
            all_movies.extend(future.result())
            time.sleep(1)  # 每页间隔1秒，降低被封风险

    # 打印结果
    print("\n===== 爬取结果 =====")
    for movie in all_movies:
        print(f"《{movie['title']}》 评分：{movie['rating']}")

if __name__ == "__main__":
    main()

第三步：逐行解释

伪装浏览器：通过HEADERS模拟Chrome浏览器，绕过基础反爬。
线程池控制：ThreadPoolExecutor自动管理线程，max_workers=5限制并发数。
任务分发：通过executor.submit提交页码（1~3页）到线程池。
间隔防封：每处理完一页后强制等待1秒（time.sleep(1)）。
异常处理：scrape_page中捕获超时、HTTP错误等，避免程序崩溃。

运行效果

第1页爬取完成，共25部电影
第2页爬取完成，共25部电影
第3页爬取完成，共25部电影

===== 爬取结果 =====
《肖申克的救赎》 评分：9.7
《霸王别姬》 评分：9.6
《阿甘正传》 评分：9.5
...
（共75条数据）

升级方向（根据需求扩展）

代理IP：在requests.get中添加proxies参数应对封IP。
异步加速：改用aiohttp + asyncio实现更高并发。
存储数据：添加with open('movies.json', 'w')保存结果。
动态页面：若遇到JavaScript渲染，换用selenium或playwright。

为什么选Python？

代码量少：25行核心逻辑完成多线程爬虫。
调试方便：直接打印中间结果，无需编译。
生态丰富：遇到验证码、登录等复杂场景有现成库（如pytesseract）。

最后适合不适合就得结合自己的项目，尝试跑起来看看吧！遇到问题随时调整线程数和间隔时间即可~

多线程爬虫语言选择与实现