在实际处理需求的过程中，博主比较偏爱使用多线程threading + 队列queue的方式 去开发代码。

（本文注重的是搭建模板框架，仅供参考）

举例：

以豆瓣电影的排行为例，写个简单的demo。
豆瓣链接：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

一共也就10页!

直接上代码：

import json
import urllib3
import threading
from queue import Queue
from loguru import logger

urllib3.disable_warnings()


class CrawlDoubanMovie(object):
    def __init__(self):
        self.max_times = 5
        self.queue_req = Queue()

    # 创建塞入任务
    def create_tasks(self):
        for i in range(1, 11):
            task_info = {"page_num": i}
            self.queue_req.put(json.dumps(task_info, ensure_ascii=False))
        logger.info(f"本次任务数量:{self.queue_req.qsize()}")

    # 请求解析操作
    def get_content_from_web(self, page):
        pass

    # 解析任务
    def parse_task(self, task_info):
        page_num = task_info["page_num"]
        logger.info(f"正在访问豆瓣电影第【{page_num}】页！")

        if "retry_times" not in task_info.keys():
            task_info["retry_times"] = 0

        if task_info["retry_times"] > self.max_times:
            logger.error(f"current task crawl failed, page_num:{page_num}")
            return
        else:
            try:
                self.get_content_from_web(page_num)
            except Exception as exc:
                retry_task = {"page_num": page_num}
                self.queue_req.put(json.dumps(retry_task, ensure_ascii=False))
                logger.error(f"抓取失败, 重新放入队列中! page_num:{page_num}")
            else:
                logger.info(f"抓取成功，返回内容! page_num:{page_num}")
                pass

    def main_run(self):
        while True:
            task_info = self.queue_req.get()
            if task_info is None:
                self.queue_req.task_done()
                break
            else:
                self.parse_task(json.loads(task_info))
                self.queue_req.task_done()


if __name__ == "__main__":
    threading_num = 6
    crawl = CrawlDoubanMovie()
    crawl.create_tasks()
    for i in range(threading_num):
        t = threading.Thread(target=crawl.main_run)
        t.daemon = True
        t.start()
    crawl.queue_req.join()

模块和函数之间非常的清晰明了，

• create_tasks() 就负责初始化创建任务
• get_content_from_web（）负责请求和解析数据
• parse_task() 负责解析任务，这里面还包括了错误重试并重新放入队列中。
• main_run（）主函数 启动程序

搭配了多线程提升很多，也用到了队列。

运行效果图：

不仅使用方式简单实用，而且速度也是相当的快。