在 Python 中，多線程爬蟲越跑越慢的問題可能是由于以下原因導致的：
GIL（全局解釋器鎖）：Python 中的 GIL 會限制同一時間只有一個線程執(zhí)行 Python 代碼，這會導致多線程在 CPU 密集型任務中無法發(fā)揮真正的并發(fā)性能?？梢試L試使用多進程來替代多線程，因為每個進程都有自己獨立的解釋器和 GIL。
IO 操作阻塞：如果爬蟲程序主要是進行 IO 操作（如網絡請求），則可能會受到網絡延遲的影響，導致線程在等待 IO 完成時被阻塞，從而導致整體速度變慢。可以嘗試使用異步編程框架（如 asyncio、aiohttp）來提高 IO 操作的并發(fā)性能。
頻繁的線程切換：線程切換會帶來一定的開銷，如果線程切換過于頻繁，可能會導致整體性能下降。可以嘗試減少線程數量或者使用線程池來復用線程，減少線程切換的開銷。
網站限制：有些網站可能會針對爬蟲程序進行限制，如設置訪問頻率限制、IP 封禁等。如果遇到這種情況，可以嘗試減慢爬取速度、設置隨機的請求間隔、使用代理 IP 等方式來規(guī)避限制。
內存消耗：爬蟲程序可能會消耗大量的內存，特別是在爬取大量數據或者使用了大量的并發(fā)線程時。可以嘗試優(yōu)化內存使用，如及時釋放不再需要的對象、使用生成器等。
綜合考慮以上因素，可以根據具體情況采取相應的優(yōu)化措施來解決多線程爬蟲越跑越慢的問題。
