各位老铁们好，相信很多人对高效多线程Python网页邮箱抓取技术解析都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于高效多线程Python网页邮箱抓取技术解析以及的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
导入请求
导入openpyxl
进口重新
从bs4 导入BeautifulSoup
从multiprocessing.dummy 导入池作为线程池
wb=openpyxl.load_workbook("company_database.xlsx")
ws=wb.活动
开始=10000
f="F"
urlstr="http://目录. 任何网址/"
查询="/q/"
def getEmail(url):
print("抓取电子邮件.")
html=requests.get(url[0])
汤=BeautifulSoup(html.text,"lxml")
pudge=soup.find_all("p", text="电子邮件")
如果pudge:
email=re.findall(r"[a-z0-9.-+_]+@[a-z0-9.-+_]+.[a-z]+",html.text,re .I)[0]
返回电子邮件，网址[1]
否则：
返回""，url[1]
def writeExcel(mailCount):
ws["L"+str(mailCount[1])].value=mailCount[0]
print("%d 保存ok: " % mailCount[1]+mailCount[0])
def geturl(num):
print("抓取url")
celstr=f + str(数字)
compname=ws[celstr].value
url=urlstr + compname.replace(" ", "+") + 查询
返回网址，编号
def main(开始):
池1=线程池(16)
urlCount=pool1.map(geturl, 范围(开始，17722))
pool1.close()
pool1.join()
池2=线程池(16)
mailCount=pool2.map(getEmail,urlCount)
pool2.close()
pool2.join()
pool3=线程池(16)
pool3.map(writeExcel,mailCount)
pool3.close()
pool3.join()
wb.save("company_database.xlsx")
打印（"好的！"）
如果__name__=="__main__":
关于高效多线程Python网页邮箱抓取技术解析的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
这篇文章讲的是用Python抓取网页上的邮箱地址吗？蛮有趣的！
有6位网友表示赞同！
多线程能让我同时处理很多网页，效率更高不少吧？
有12位网友表示赞同！
我最近也在学习爬虫，这个技巧看起来很实用。
有19位网友表示赞同！
做这种爬虫要注意网站上的robots.txt文件限制，不能随便获取数据哦！
有12位网友表示赞同！
Python爬虫确实非常棒，灵活度很高。多线程能大大加速抓取速度！
有17位网友表示赞同！
这个方法可以用来收集邮件地址吗？比如做市场研究？
有14位网友表示赞同！
想了解下这种多线程写的代码，有什么开源库可以用吗？
有8位网友表示赞同！
爬虫技术现在应用场景很多，了解这些手段很有必要。
有18位网友表示赞同！
我想试试看用Python抓取一些公开的邮箱地址，看看能收集到些什么有趣的信息。
有11位网友表示赞同！
这种方法对大型网站有效吗？
有9位网友表示赞同！
多线程爬虫要小心网络延迟和并发请求的影响啊！
有13位网友表示赞同！
学习一下这个Python爬虫并发技巧，提升我的效率一把!
有12位网友表示赞同！
爬取邮件地址确实需要谨慎，不要违规触碰隐私问题。
有5位网友表示赞同！
不知道这种方法能抓取到邮箱类型丰富的数据吗？
有8位网友表示赞同！
想了解下文章提到的多线程库有什么特点和优势？
有5位网友表示赞同！
做数据爬虫要注意规范和法律规定，不能乱抓乱用信息。
有6位网友表示赞同！
Python确实是一个强大的语言，适合做各种开发和辅助任务！
有16位网友表示赞同！
这个标题看起来很有吸引力，迫不及待想看看文章内容了！
有14位网友表示赞同！
学习爬虫，可以用这篇文章的代码作为参考吗？
有15位网友表示赞同！
多线程爬虫技术听起来很复杂，需要认真研究一下。
有8位网友表示赞同！