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selenium多线程并发爬虫310网站

时间: 2025-01-18 19:58:13 浏览: 65

### 构建多线程并发的Selenium爬虫为了实现高效的多线程Selenium爬虫，考虑到CPython中的全局解释器锁（GIL）特性[^2]，建议采用进程池或多线程结合异步编程的方式。下面介绍一种利用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`的方法来管理多个线程。 #### 使用ThreadPoolExecutor管理线程通过定义一个函数用于启动单个浏览器实例并访问指定URL列表中的网页： ```python from selenium import webdriver import concurrent.futures def fetch_url(url): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') # 不打开实际窗口运行Chrome driver = webdriver.Chrome(options=options) try: driver.get(url) page_source = driver.page_source return {url: page_source} finally: driver.quit() urls = [...] # 需要抓取的目标网址集合 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: future_to_url = {executor.submit(fetch_url, url): url for url in urls} for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url): data = future.result() print(data) ``` 此代码片段展示了如何设置无界面模式下的ChromeDriver，并行获取给定链接的内容。注意这里设置了最大工作线程数为10 (`max_workers=10`)，可以根据硬件资源适当调整这个参数以优化性能。对于310个站点的同时处理，可能需要考虑更复杂的调度机制以及错误重试逻辑；另外还需关注目标服务器对频繁请求做出反应的可能性，比如IP封禁或验证码挑战等问题。由于Selenium本身不是特别适合大量并发的任务，因为它会占用较多内存和CPU资源，在这种情况下也可以探索其他轻量级HTTP库如Requests/BeautifulSoup组合或者Aiohttp/scrapy等工具作为替代方案之一。

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