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夜幕降临，屋内的灯光闪烁。
我坐在电脑前，心怀万分激动。这是我第一次尝试使用Python编写一个多线程爬虫，而且还要爬取千万条数据！
冒险开始
就像是一个勇往直前的探险家，我打开了Python的大门，迈出了勇敢的一步。首先，我导入了所需的库，取得了强大的工具装备。
import requests import threading from bs4 import BeautifulSoup
拆分任务
为了应对千万条数据这个庞大的挑战，我决定将任务分解成小块，像拼图一样逐个拼合。每个线程负责爬取若干条数据，并将结果保存到文件中。
我创建了一个爬取函数，并指定了每个线程要爬取的起始和结束位置。
def crawl_data(start, end): for i in range(start, end): url = "http://example.com/data/{}".format(i) response = requests.get(url) # 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data = soup.find('div', class_='data').text # 将结果保存到文件中 with open("data.txt", "a") as f: f.write(data + "n")
多线程的魔力
接下来，我创建了多个线程，并让它们分别负责不同的数据段。这样，就像一支精密的乐团，每个线程各司其职，协调合作。
num_threads = 8 total_data = 10000000 chunk_size = total_data // num_threads threads = [] for i in range(num_threads): start = i * chunk_size end = start + chunk_size t = threading.Thread(target=crawl_data, args=(start, end)) threads.append(t) # 启动所有线程 for t in threads: t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join()
爬行的艰辛
爬虫的世界并非一片坦途。在追求大量数据的同时，我也经历着各种挑战和困难。
有时候，服务器会拒绝我的请求，像是高高地守卫着宝藏的龙，无法轻易逾越。
有时候，网页的结构会发生变化，我需要修改代码，像是游走迷宫，一步步探索正确的路径。
宝贵的成果
然而，所有的努力都是值得的。当我看到文件中迅速堆积起来的数据时，像是收获了丰饶的果实。每一条数据犹如一个故事，记录着信息的海洋。
收尾工作
最后，我做了一些收尾工作，关闭了文件和线程。这是一次既艰苦又充满成就感的冒险，我真切地感受到了技术的魅力。
# 关闭文件 f.close() # 结束线程 for t in threads: t.join()
冒险终结
在这个充满挑战和机遇的世界中，我用Python编写了一个多线程爬虫，成功地爬取了千万条数据。这个冒险不仅让我获得了数据，还让我体验到了自己的成长和突破。
或许，在未来的某一天，我将再次启程，开始新的冒险。而这一次，我会带着更加丰富的经验和无限的可能！
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