在进行多个内容一起进行抓取时，多线程/异步抓取如何实现
通常使用concurrent.futures 和 aiohttp
concurrent.futures
Python 标准库中的一个模块，用于实现异步编程，它提供了一个高级接口来处理异步执行的可调用对象（如函数）
优势在于：使用线程池自动管理线程的生命周期，提供简洁的接口提交任务和获取结果，支持超时和错误处理，代码更加 Pythonic 和易于维护
这个模块有两个池执行器：ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor
ThreadPoolExecutor ：用于异步执行线程
ProcessPoolExecutor：用于异步执行进程
| ThreadPoolExecutor | ProcessPoolExecutor |
|---|---|
| 线程池：ThreadPoolExecutor 使用线程来执行任务。线程是轻量级的，创建和销毁的开销较小，且切换速度快。 | 进程池：ProcessPoolExecutor 使用进程来执行任务。进程是重量级的，创建和销毁的开销较大，且切换速度慢，但每个进程有自己的内存空间和 Python 解释器。 |
| GIL的影响：由于 Python 的全局解释器锁（GIL），即使在多线程环境中，同一时刻也只有一个线程可以执行 Python 字节码。这意味着在 CPU 密集型任务中，多线程可能不会带来性能上的提升，因为线程会被 GIL 限制。 | GIL无影响：由于每个进程有自己的 Python 解释器，因此它们不受 GIL 的限制。这意味着在 CPU 密集型任务中，多进程可以真正地并行执行，从而提高性能。 |
| 适用场景：适用于 I/O 密集型任务，例如文件读写、网络请求等，这些任务会花费大量时间等待 I/O 操作完成，从而释放 GIL，让其他线程有机会执行。 | 适用场景：适用于 CPU 密集型任务，例如复杂的计算、数据处理等，这些任务可以通过多进程实现真正的并行计算。 |
如果你的任务主要是 I/O 密集型的，那么 ThreadPoolExecutor 可能是更好的选择，因为它可以更高效地利用多核 CPU 处理 I/O 操作。
如果你的任务主要是 CPU 密集型的，那么 ProcessPoolExecutor 可能是更好的选择，因为它可以绕过 GIL 的限制，实现真正的并行计算。
在使用 ProcessPoolExecutor 时，需要注意进程间通信（IPC）的开销，以及进程创建和销毁的开销。
在使用 ThreadPoolExecutor 时，需要注意 GIL 对多线程执行的影响，以及线程安全问题。
aiohttp
基于Python的asyncio框架的 HTTP 客户端和服务器异步库，利用 asyncio 的事件循环机制，可以轻松地集成到异步应用中
优势在于性能，比传统的基于线程的库（如 requests 和 Flask ）更适合高并发的场景