众文网1.毕业设计,Python爬虫系统 目前只知道一点点皮毛
明显串行比多线程的慢啊， 你的思路有一些坑 python的多线程由于GIL的存在， 不咋好用， 你还不如使用gevent做多路复用的python串行的就是一个一个爬呗首先手机1w个url， 对比两个爬虫的效率就可以库一般而言， 写一个爬虫系统需要输入一堆种子， 这些种子是初始化链接， 你可以通过requests库和pyquery库进行解析， 按照特定的算法比如广度优先的方式再把这些链接对应的内容爬取出来，注意由于一个链接可能出现在多个网页中， 还需要在抓取之前采取排重操作， 这个你可以采用redis， 毕竟基于内存的比较快。
2.Python爬虫方向的就业前景怎么样
1、爬虫教程多：
确实，因为只考虑爬取逻辑的话，爬虫逻辑很简单，无非就是构造请求、发送请求、解析响应、获得数据四步，可能四行代码就搞定了。因为简单，而且获得的数据又很好展示，所以网上会有很多简单的爬虫教程。起个吸引眼球的名字，比如姐姐、磁力链等等，下面留言的会有一大把，越简单的东西，门槛越低，自然教程越多了。
2、做爬虫的少：
其实业务上，爬虫的需求不少，但是专职做爬虫的却不多。
一方面，基础的爬虫简单，普通的开发都能通过很短时间的学习胜任简单的爬虫任务，我身边不少朋友，前后端数据分析AI工程师，时不时都会写点爬虫，因为如果不是完全靠数据驱动的公司，对于数据的需求并没那么大，并不需要专人专岗来写爬虫；
另一方面，大规模数据爬虫的技术难度成倍增加，对于复杂爬虫而言，如何进行大规模数据的爬取和存储，或者如何绕过复杂的认证，这都不是容易搞定的，需要熟悉分布式的架构和使用、网络底层协议、各类网站前后端架构及数据加密方式、甚至要有网络安全攻防的功底，网上的基础教程哪会教你这些。
很多人看不起爬虫这个活，甚至在我当初找工作面试的时候，也有面试官问我："如果很多时候，你的工作只是应对对方网站页面结构的变化，不断修改解析代码，你还会觉得这个事情有意思吗？”
可现在，当我工作了这么多年，回想起这段时间的工作，却一点也不觉得乏味：加密数据不好拿，别人可能就通过模拟浏览器来拿数据，我就非得人肉debug，从混淆代码里找到加密js，改写成python来执行；网页数据不好抓，我用手机抓包，走websocket协议来拉数据；
一台服务器带宽占满，我设计分布式爬虫，自己设计集群方案，开多台服务器并行爬数据；平时运维看日志麻烦，我自己写一个交互式的网页来监控手下爬虫运行情况。
每一次攻破对方的反爬系统，每一次优化代码，每一次看自己设计的方案获得了更好的效果，都能给我带来非凡愉悦，爬虫只是网络数据的搬运工，但是同样是搬运工，有人用手，有的人推起车，有的人却能开起飞机；只要有心，通过最简单的爬虫工作一样能够丰富自己的技术栈。
此外，爬虫工作很大一部分时间是在维护代码，查看数据是否成功爬下。这样的工作：首先，给你提供了很多时间用来学习，其次，你又能直接面对第一手数据，为你学习数据分析数据挖掘提供很大的便利。
最后，你直接面对各种业务部门的数据需求，这对于你学习了解数据产品也有很大的益处