之前文中有人提到：想要一個簡單易用、能快速實現多線程爬蟲的方案，而且目標是小網站，基本可以確定對反爬蟲措施要求不高，這些就比較簡單了。
以往我肯定要考慮常見的編程語言中哪些適合爬蟲。Python、JavaScript（Node.js）、Go、Java這些應該都是候選。因為需要省事，所以可能更傾向于語法簡單、庫豐富的語言。
Python的話，有requests和Scrapy框架，還有aiohttp做異步。多線程的話，Python的threading模塊可能因為GIL限制效率，但如果是IO密集型任務，比如網絡請求，多線程還是有效的。不過異步可能更好，比如asyncio，但用戶明確說多線程，可能需要用concurrent.futures的ThreadPoolExecutor。Python的優點是庫多，代碼簡潔，適合小項目，省時間。
針對多線程爬取小網站的需求，推薦以下語言和方案，按優先級排序：
1. Python（首選）
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優勢：
- 生態完善：
requests/aiohttp+BeautifulSoup/parsel組合開箱即用。 - 快速開發：代碼簡潔，20 行內即可實現多線程爬蟲。
- 線程池簡化：
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor兩行代碼實現線程池。 - Scrapy 框架：內置異步引擎，無需手動管理線程，適合規則化爬取。
- 生態完善：
-
代碼示例（極簡線程池）：
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（高性能場景）
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優勢：
- 原生并發：
goroutine+channel輕松管理百萬級并發。 - 編譯高效：二進制部署，資源占用低。
- 標準庫強大：
net/http+goquery滿足基礎需求。
- 原生并發：
-
適合場景：需要高頻請求或未來擴展至大規模爬蟲。
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代碼片段：
package main import ("net/http"; "sync") func fetch(url string, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()http.Get(url) // 實際需處理響應 } 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（適合異步I/O）
- 優勢：
- 事件循環：非阻塞IO天然適合高并發請求。
- 語法靈活：
axios+cheerio類似前端開發體驗。
- 注意點：回調需用
Promise.all或worker_threads實現真并行。
避坑建議：
- 頻率控制：即使小網站也需添加延遲（如
time.sleep(1)），避免觸發封禁。 - 錯誤處理：務必捕獲異常，網絡爬蟲需處理超時、重試邏輯。
- 合規性：檢查
robots.txt，避免敏感數據抓取。
總結：
- 追求 極速開發 → 選Python（腳本級開發速度）。
- 需要 高性能/資源控制 → 選Go（協程開銷極低）。
- 前端背景想復用JS技能 → Node.js（但注意線程模型差異）。
現在我以 Python 為例，手把手教你寫一個多線程爬蟲，10分鐘即可跑通，適合新手快速上手。
目標：多線程爬取豆瓣電影Top250的標題和評分
網址：
https://movie.douban.com/top250
第一步：安裝依賴
pip install requests parsel concurrent-log-handler # 核心庫：請求 + 解析 + 線程池
第二步：完整代碼
import requests
from parsel import Selector
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time# 偽裝瀏覽器 + 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):"""爬取單個頁面"""try:response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=5)response.raise_for_status() # 自動識別HTTP錯誤（如404）return response.textexcept Exception as e:print(f"請求失敗: {url} | 錯誤: {e}")return Nonedef parse_data(html):"""解析頁面數據"""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):"""線程任務函數：處理單頁"""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}頁爬取完成，共{len(movies)}部電影")return moviesreturn []def main():# 創建線程池（限制為5線程，避免封IP）with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:# 提交25頁任務（豆瓣Top250共10頁，這里測試用3頁）futures = [executor.submit(worker, page) for page in range(1, 4)]# 等待所有任務完成并合并結果all_movies = []for future in futures:all_movies.extend(future.result())time.sleep(1) # 每頁間隔1秒，降低被封風險# 打印結果print("\n===== 爬取結果 =====")for movie in all_movies:print(f"《{movie['title']}》 評分：{movie['rating']}")if __name__ == "__main__":main()
第三步：逐行解釋
- 偽裝瀏覽器：通過
HEADERS模擬Chrome瀏覽器，繞過基礎反爬。 - 線程池控制：
ThreadPoolExecutor自動管理線程，max_workers=5限制并發數。 - 任務分發：通過
executor.submit提交頁碼（1~3頁）到線程池。 - 間隔防封：每處理完一頁后強制等待1秒（
time.sleep(1)）。 - 異常處理：
scrape_page中捕獲超時、HTTP錯誤等，避免程序崩潰。
運行效果
第1頁爬取完成，共25部電影
第2頁爬取完成，共25部電影
第3頁爬取完成，共25部電影===== 爬取結果 =====
《肖申克的救贖》 評分：9.7
《霸王別姬》 評分：9.6
《阿甘正傳》 評分：9.5
...
（共75條數據）
升級方向（根據需求擴展）
- 代理IP：在
requests.get中添加proxies參數應對封IP。 - 異步加速：改用
aiohttp+asyncio實現更高并發。 - 存儲數據：添加
with open('movies.json', 'w')保存結果。 - 動態頁面：若遇到JavaScript渲染，換用
selenium或playwright。
為什么選Python？
- 代碼量少：25行核心邏輯完成多線程爬蟲。
- 調試方便：直接打印中間結果，無需編譯。
- 生態豐富：遇到驗證碼、登錄等復雜場景有現成庫（如
pytesseract）。
最后適合不適合就得結合自己的項目，嘗試跑起來看看吧！遇到問題隨時調整線程數和間隔時間即可~
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