pip._vendor.urllib3.util.retry.Retry在多线程爬虫中的用法

在多线程爬虫中，可以使用pip._vendor.urllib3.util.retry.Retry类来实现重试机制，以处理网络请求中的错误和异常情况。

首先，我们需要导入Retry类和其他必要的依赖项：

from pip._vendor.urllib3.util.retry import Retry
from pip._vendor.urllib3.util import Timeout
from pip._vendor.urllib3 import PoolManager
import threading

然后，我们可以创建一个自定义的请求函数，该函数将使用Retry类来执行重试机制：

def make_request(url):
    retry_strategy = Retry(total=5,
                           backoff_factor=0.1,
                           status_forcelist=[ 500, 502, 503, 504 ])
    timeout = Timeout(connect=2, read=5)
    
    http = PoolManager()
    response = http.request('GET', url, retries=retry_strategy, timeout=timeout)
    
    if response.status == 200:
        print(f"Success: {url}")
    else:
        print(f"Failed: {url}")

在上面的代码中，我们使用Retry类创建了一个重试策略对象retry_strategy。total参数表示最大的重试次数，backoff_factor参数表示每次重试之间的退避时间因子，status_forcelist参数表示在哪些特定的HTTP状态码下应该进行重试。

然后，我们使用Timeout类创建了一个超时设置对象timeout，其中connect参数表示连接超时时间，read参数表示读取超时时间。

接下来，我们创建了一个PoolManager对象http，该对象将用于发送HTTP请求。

最后，我们使用http.request()方法发送GET请求，并传入retry_strategy和timeout参数。如果请求成功（状态码为200），则打印相应的成功信息，否则打印失败信息。

接下来，我们可以编写一个函数来创建并启动多个线程，每个线程都执行上述的请求函数：

def run_threads(urls):
    threads = []
    
    for url in urls:
        thread = threading.Thread(target=make_request, args=(url,))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    
    for thread in threads:
        thread.join()

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的线程列表threads。

然后，我们遍历urls列表中的每个URL，并为每个URL创建一个线程，并传递给make_request函数作为参数。

然后，我们将每个线程添加到threads列表中，并调用线程的start()方法启动线程。

最后，我们使用thread.join()方法等待所有线程完成。

最后，我们可以编写主函数来执行多线程爬虫：

def main():
    urls = [
       'https://www.example.com/page1',
       'https://www.example.com/page2',
       'https://www.example.com/page3',
       ...
    ]
    
    run_threads(urls)

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的代码中，我们定义了一个URL列表urls，包含要爬取的多个URL。

然后，我们调用run_threads()函数，传递urls列表作为参数。

最后，我们在主函数中调用main()函数来执行多线程爬虫。

以上是使用pip._vendor.urllib3.util.retry.Retry类的一个简单示例，可以帮助你在多线程爬虫中实现重试机制。