```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from queue import Queue

# 网页爬行快排代码示例

# 定义一个用于存储URL的黑名单列表
blacklist = set(['baidu', '目标网站域名', 'example.com'])

# 定义一个用于从网站URL列表中抓取数据的函数
def scrape_page(url, queue):
# 使用requests库获取网页内容
response = requests.get(url)

# 如果响应不是200，说明访问出错，直接返回
if response.status_code != 200:
print(f"Error: {url} 无法访问")
return

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取标题和链接信息
titles = soup.find_all('h2', class_='title') # 这里假设只抓取前10个标题和链接
links = soup.find_all('a', class_='link') # 这里假设只抓取链接

# 将抓取到的标题和链接添加到队列中，并处理队列中的URL
for title, link in zip(titles[:10], links[:10]): # 只抓取前10个链接
if link not in blacklist: # 只处理合法链接
queue.put((title, link)) # 将链接添加到队列中等待处理
else: # 如果链接不在黑名单中，则忽略该链接
print(f"忽略非法链接：{link}")
continue # 跳过该链接的处理，继续下一个链接的处理

# 定义线程安全的队列，用于处理爬取任务
class ThreadSafeQueue:
def __init__(self):
self._queue = Queue() # 使用Python内置的队列实现线程安全
self._lock = threading.Lock() # 使用锁来确保线程安全
self._empty = False # 标记队列是否为空，用于等待处理任务时判断队列是否为空

def put(self, item): # 将抓取到的链接添加到队列中等待处理
with self._lock: # 使用锁来确保线程安全地添加元素到队列中
self._empty = False # 设置队列不为空状态标志位，等待处理任务时判断队列是否为空
self._queue.put(item) # 将元素添加到队列中
print(f"已添加 URL 到队列：{item}") # 打印添加成功的信息，例如队列已满或正在等待处理其他任务等消息

def get(self): # 从队列中获取并处理URL，返回抓取到的链接信息或None表示没有更多数据可获取
with self._lock: # 使用锁来确保线程安全地获取元素并处理它（如果有的话）
while not self._empty: # 如果队列不为空，则等待直到有数据可获取或超时处理完所有数据
item = self._queue.get() # 从队列中获取元素并处理它（如果有的话）
if item is not None: # 如果获取到了数据，则进行处理并释放锁供其他线程处理数据（如果有的话）
print(f"正在处理 URL：{item}") # 处理抓取到的链接信息并释放锁供其他线程处理数据等操作
else: # 如果获取不到数据或队列为空，则等待超时或结束程序等操作（根据实际情况而定）
print("超时或结束程序") # 或者执行其他相应的操作（例如结束程序）
break # 如果超时或结束程序，则退出循环或执行其他操作等。

# 主程序部分（示例代码）
if __name__ == "__main__": # 主程序入口点
url_queue = ThreadSafeQueue() # 初始化线程安全的队列对象
url_queue.put("http://example.com") # 将初始URL添加到队列中等待处理（这里只是一个示例）
print("开始爬取网页数据...") # 开始爬取网页数据并执行相应的操作等（这里只是一个示例）
while True: # 循环继续执行爬取操作直到所有URL都被处理完毕（这里只是一个示例）
print(url_queue.get()) # 从队列中获取并处理URL等操作（这里只是一个示例）
```
代码注释：这段代码提供了一个基本的网页爬行快排框架。它使用`requests`库获取