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）
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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。
- 生态完善：
-
代码示例（极简线程池）：
import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef fetch(url):return requests.get(url).texturls = ["http://example.com/page1", ...] with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:results = list(executor.map(fetch, urls))
2. Go（高性能场景）
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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。
- 原生并发：
-
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.WaitGroupurls := []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.textexcept Exception as e:print(f"请求失败: {url} | 错误: {e}")return Nonedef 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 moviesdef 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 moviesreturn []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~
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