引言：在当今信息爆炸的时代，网页抓取已经成为获取数据的重要手段之一。然而，随着互联网的发展，网页的数量和复杂性也不断增加，传统的单线程网页抓取已经无法满足我们对效率和速度的要求。为了解决这个问题，我们可以利用Python的请求库和代理来实现多线程网页提高梯度控制，从而提高效率和速度。
在如今互联网高速发展的时代，对于下载来说，速度是一个非常重要的因素。而多线程下载是一种提高下载速度的常见方法。本文将介绍如何使用Java编程实现HTTP多线程下载功能。
使用 urllib2 和 cookielib 发送 HTTP 请求和处理 cookies 的一些基本技巧。你可以根据具体需求进一步定制和扩展这些代码。注意，在 Python 3 中，urllib2 被拆分成 urllib.request 和 http.cookiejar 模块，但使用方式类似。下面就是我遇到的这些问题并且做了详细的解释。
image.png 基本原理 Nginx 的进程模型 📷 Nginx 服务器，正常运行过程中： 多进程：一个 Master 进程、多个 Worker 进
记得大学的《网络工程》有一个课后作业：用Java实现一个web服务器，当时想的是为了提高吞吐量，可以用多线程实现，即对于每一个客户端请求连接，都启动一个线程来处理，处理逻辑大概就是从socket里面读取http请求，解析执行请求，执行完把response写回socket，线程结束销毁。用多线程实现确实提高了吞吐量，但是也有一些问题：1）不断的线程创建销毁需要耗费大量的开销；2）线程之间的切换需要耗费很多开销；3）Java有创建最多线程数量的限制，具体可参考https://www.iteye.com/blog/jzhihui-1271122。
今天遇到一个奇怪的事情，使用python爬取一个网站，但是频繁出现网络请求错误，之后使用了爬虫ip，一样会显示错误代码。一筹莫展之下，我对现在的IP进行在线测试，发现IP质量很差。后来我总结了以下几点原因。
在进行大规模数据爬取时，爬虫速度往往是一个关键问题。本文将介绍一个提升爬虫速度的秘密武器：多线程+隧道代理。通过合理地利用多线程技术和使用隧道代理，我们可以显著提高爬虫的效率和稳定性。本文将为你提供详细的解决方案和实际操作价值，同时附上Python代码示例，让你轻松掌握这个提升爬虫速度的技巧。
之前对自己说，每周至少更新一篇，然而最近已经快两周没有更新了。其实可以找很多借口，但没有做到就是没有做到，对自己食言也是一种失信，而可怕的就是对此习以为常，终有一天，会连自己说的自己都不相信，这是我要极力避免的。这个公众号主要分享我自己平时在使用 Python 的过程中的一些总结和思考，后续会逐步找回自己的节奏，希望给阅读的你带来一些帮助。
嗨，大家好！作为一名专业的爬虫程序员，我们经常会面临上下行传输效率低下的问题。在处理大量数据时，如果传输效率不高，可能会导致爬虫任务速度慢，甚至中断。今天，我将和大家分享一些解决爬虫上下行传输效率问题的实用指南，希望能帮助大家提高爬虫任务的效率。
上期将了定时和定量两种压测模式的虚拟类，本期分享一下基于单个HTTP请求对象HTTPrequestbase的两个压测模式的具体实现类。比较关键的就是GCThread的启动和结束，还有就是doing()方法的实现，就是把HTTPrequestbase对象发送请求然后解析响应，这里并没有去管响应结果的校验和断言，原因就是比较复杂，需要具体情况具体处理，难以通过一个通用的方法校验，还有一个原因就是很多时候没必要，可以通过监控服务端日志和其他统计方式统计相关业务数据来达到判断所有请求是否有报错和不成功的请求。其中应该着重注意就是对象拷贝，不管是多线程类对象还是HTTPrequestbase对象，如果不实现clone()方法，可能会有BUG。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
最近公司 Python 后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。看着满屏幕经过 async await（协程在 Python 中的实现）修饰的代码，我顿时感到一脸懵逼，不知所措。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NMyHNqj4-1591867681155)(https://raw.githubusercontent.com/Coxhuang/yosoro/master/20190507225848-image.png)]
最近公司Python 后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。看着满屏幕经过 async await（协程在 Python 中的实现）修饰的代码，我顿时感到一脸懵逼，不知所措。
在Python中，queue模块提供了多种队列类，用于在多线程编程中安全地交换信息。其中，queue.Queue 和queue.SimpleQueue 是两个常用的先进先出（FIFO）的队列类，它们有以下区别和优缺点：
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
在现代数据处理和分析中，网络爬虫技术变得越来越重要。通过网络爬虫，我们可以自动化地从网页上收集大量的数据。然而，如何高效地处理和筛选这些数据是一个关键问题。本文将介绍如何使用Python的Pandas库对采集到的数据进行组排序和筛选，并结合代理IP技术和多线程技术，提高数据采集效率。本文的示例将使用爬虫代理服务。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。线程的切换，会保存到CPU的寄存器里。 CPU感觉不到协程的存在，协程是用户自己控制的。之前通过yield做的生产者消费者模型，就是协程，在单线程下实现并发效果。
在日常爬取工作中会遇到程序返回302的情况，这种是网站重新定向问题，就是爬取的网站进行了跳转，我们想要的数据又需要跳转连接才能取到，比如，我们访问 http/www.baidu.com 会跳转到 https/www.baidu.com，发送请求之后，就会返回301状态码，然后返回一个location，提示新的地址，浏览器就会拿着这个新的地址去访问。
Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理，以及 IMAP / POP3 代理服务器。
现如今，我们使用通用的应用程序或库来相互通信。例如，我们经常使用HTTP客户端库从服务器上获取信息并通过web服务执行远程过程调用。但是，通用协议或它的实现有时并不能很好的伸缩。这就像我们不会使用通用HTTP服务器来交换大文件、电子邮件、还有像金融信息、游戏数据等实时信息。这些业务所需要的是高度优化实现协议，用于专门的目的。例如，您可能希望实现一个针对基于ajax的聊天应用程序、媒体流应用、大文件传输进行优化的http服务器。您甚至可能想要设计并实现一个完全符合您的需求的新协议。另一个不可避免的情况是，你不得不去处理一个遗留的专有协议，来保证和旧系统的互操作性。在这些情况下，重要的是在不牺牲最终应用程序的稳定性和性能的前提前，如何尽可能快的实现该协议。
Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。本文从底层原理分析 Nginx 为什么这么快！
Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。 也就是说，Netty 是一个基于NIO的客户、服务器端编程框架，使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用，例如实现了某种协议的客户、服务端应用。Netty相当于简化和流线化了网络应用的编程开发过程，例如：基于TCP和UDP的socket服务开发。 “快速”和“简单”并不用产生维护性或性能上的问题。Netty 是一个吸收了多种协议（包括FTP、SMTP、HTTP等各种二进制文本协议）的实现经验，并经过相当精心设计的项目。最终，Netty 成功的找到了一种方式，在保证易于开发的同时还保证了其应用的性能，稳定性和伸缩性。
Photon提供的各种选项可以让用户按照自己的方式抓取网页，不过，Photon最棒的功能并不是这个。
ThreadLocal变量的说法来自于Java，这是在多线程模型下出现并发问题的一种解决方案。 ThreadLocal变量作为线程内的局部变量，在多线程下可以保持独立，它存在于 线程的生命周期内，可以在线程运行阶段多个模块间共享数据。那么，ThreadLocal变量 又如何与node.js扯上关系呢？
在进行爬虫开发过程中，我们常常需要处理大量的数据，并执行多任务并发操作。然而，频繁的请求可能会引起目标网站的反爬机制，导致IP封禁或限制访问。为了规避这些限制，我们可以借助Socks5代理的强大功能，通过多线程爬虫来实现高效而稳定的数据获取。本文将为您详细介绍Socks5代理在多线程爬虫中的应用，带您解锁数据获取的新姿势。
Redis 是基于 Reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器称为文件事件处理器。组成结构为4个部分：
前些天帮同事查一个问题，第一次接触到了 PHP 的多线程，原以为 PHP 普遍都是单线程模型，并不适合多线程领域，花些时间翻了几个多线程的项目源码之后，发现 PHP 的多线程也颇有可取之处，活用起来，用来解决某些问题竟然非常适合。
做过Java web开发的朋友们，应该大部分都用过Apatch HttpClient工具类库，最近在维护公司一个老项目时，遇到了由于HttpClient使用不当导致的线上问题，针对这些问题总结了一些心得，分享给大家，如有不正确的地方欢迎留言指出。 1、尽量复用HttpClient对象 初学者一般使用HttpClient工具，都是newHttpClient()对象出来，然后结合相关的HttpMethod对象执行Http请求操作，如下实例代码: HttpClient client = new HttpCli
感谢看客老爷点进来了，周末闲来无事，想起同事强哥的那句话：“你有没有玩过断点续传？” 当时转念一想，断点续传下载用的确实不少，具体细节嘛，真的没有去思考过啊。这不，思考过后有了这篇文章。感谢强哥，让我有了一篇可以水的文章，下面会用纯 Java 无依赖实现一个简单的多线程断点续传下载器。
作为一名专业的爬虫程序员，今天主要要和大家分享一些技巧和策略，帮助你在批量爬虫采集大数据时更高效、更顺利。批量爬虫采集大数据可能会遇到一些挑战，但只要我们掌握一些技巧，制定一些有效的策略，我们就能在数据采集的道路上一帆风顺。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
Hi，大家好！今天我要与大家分享一些关于Python代码的使用技巧，帮助你们打造高效的HTTP代理产品。Python是一种强大而多功能的编程语言，掌握一些优质的代码技巧将帮助你在开发过程中更加高效和专业。
在上两周总结了一篇「工作中常用到的Java集合类」，反响还不错。这周来写写Java另一个重要的知识点：「多线程」
耗时三天 阅读了 2个文件 memcached-1.5.4\memcached.c memcached-1.5.4\thread.c 具体过程已经记不清楚了，可以参考网上很多人的分析 下面是我的理解
在当今的软件开发中，多线程技术是一种常见的优化方式，可以显著提高程序的性能和响应能力。
依照领导要求区分了两种压测模式：固定次数压测和固定时间压测。此前一直沿用的都是固定次数，所以本次第二版剥离了固定次数的模式增加了固定时间的模式。
在这篇技术文章中，我们将探讨如何使用Java和OkHttp库来下载并解析www.dianping.com上的商家信息。我们的目标是获取商家名称、价格、评分和评论，并将这些数据存储到CSV文件中。此外，我们将使用爬虫代理来绕过任何潜在的IP限制，并实现多线程技术以提高数据采集的效率。
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
现在生活中离不开各类的比赛，然而，各个比赛离不开投票，我们会清一色有时候找到我们的朋友在朋友圈发 — 帮宝贝投一票，帮某某老师，学生投一票。又或许你自己参加比赛，你在为你自己拉票。
图片抓取是爬虫技术中常见的需求，但是图片抓取的效率受到很多因素的影响，比如网速、网站反爬机制、图片数量和大小等。本文将介绍如何使用多线程或异步技术来提高图片抓取的效率，以及如何使用爬虫代理IP来避免被网站封禁。
我们在生产环境一般都会选择稳定版本来部署，在每个大版本之间还会有若干个小版本，目前最新的版本是6.2.2。
嗨，亲爱的python小伙伴们，大家都知道Python爬虫是一种强大的工具，可以帮助我们从网页中提取所需的信息。然而，有时候我们需要从新闻网站抓取动态内容，但是有些新闻网站使用了动态内容加载技术使得传统的爬虫方法无法获取完整的新闻内容。在这种情况下，我们可以借助逆向工程技术，结合多线程抓取的方式，来实现对新闻网站动态内容的抓取。本文将向你展示如何使用Python编写一个多线程爬虫，通过逆向工程技术实现对新闻网站动态内容的摘要。废话不多说了，让我们开始吧！
在全国一片祥和IT民工欢度五一节假日的时候，Redis 6.0不声不响地于5 月 2 日正式发布了，吓得我赶紧从床上爬起来，学无止境！学无止境！
本文主要参考Doug Lea(大神)的《Scalable IO in Java》中讲述的Reactor模式。
学用python也有3个多月了，用得最多的还是各类爬虫脚本：写过抓代理本机验证的脚本，写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本，写过自动收邮件的脚本，写过简单的验证码识别的脚本，本来想写google music的抓取脚本的，结果有了强大的gmbox，也就不用写了。 这些脚本有一个共性，都是和web相关的，总要用到获取链接的一些方法，再加上simplecd这个半爬虫半网站的项目，累积不少爬虫抓站的经验，在此总结一下，那么以后做东西也就不用重复劳动了。 1.最基本的抓站 import urllib2
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环，结合多线程，我们可以同时处理多个IO任务，并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
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