目前最好用的爬虫语言有多种选择，具体的选择取决于你的需求和个人偏好。Python是较为流行的爬虫语言之一，其生态系统丰富，拥有大量优秀的爬虫框架和工具。另外，JavaScript、Go、Ruby等编程语言也可以用于爬虫开发。总之，选择何种编程语言主要考虑到你的项目需求、技术背景以及可维护性等因素。
Python爬虫有以下优势：
1、简单易学
Python语言简单易学，语法简洁，代码可读性强，适合初学者入门。
2、丰富的第三方库
Python拥有丰富的第三方库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，可以方便地实现爬虫功能。
3、跨平台性
Python可以在多个操作系统上运行，如Windows、Linux、Mac OS等，具有很好的跨平台性。
4、处理数据能力强
Python拥有强大的数据处理能力，可以方便地对爬取的数据进行处理、分析和存储。
5、社区活跃
Python拥有庞大的社区，开发者可以方便地获取技术支持和学习资源。
综上所述，Python爬虫具有简单易学、丰富的第三方库、跨平台性、处理数据能力强和社区活跃等优势。
写个简单的多线程爬虫
在Python中写多线程爬虫可以大幅提高程序的并发能力和效率。以下是几个编写多线程爬虫的基本步骤：
1、导入必要库文件，如threading、requests等。
2、定义一个爬取任务的函数，并用threading.Thread将其封装为一个线程对象。
3、创建多个线程对象，并启动它们。
4、防止线程间的竞争问题，使用锁机制或队列机制对数据进行同步处理。
5、等待所有线程都执行完毕后再结束程序。
下面是一个简单的示例，演示如何使用Python多线程爬取网页内容：
import threading
import requests
def fetch_url(url):
response = requests.get(url)
content = response.text
print(len(content))
if __name__ == '__main__':
urls = ['http://www.example.com', 'http://www.example.net', '.example.org']
threads = []
for url in urls:
t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print('All threads have finished!')
在上述示例中，我们首先定义了一个fetch_url()函数，用于访问给定URL并打印其响应内容的长度。接着，我们通过创建线程对象并启动它们来并发地执行该函数。最后，我们通过调用join()等待所有线程执行完毕，确保程序输出内容的完整性。
