以下是基于 Python 实现多线程网页爬虫的攻略，包含以下步骤：

1. 确定爬取目标；
2. 分析目标页面的网页结构，获取需要的数据；
3. 使用多线程并发爬取数据；
4. 存储数据。

下面详细介绍每个步骤的实现。

1. 确定爬取目标

首先需要确定要爬取的目标，这个目标可以是一个网站的全部页面，也可以是某个特定的页面或数据。

2. 分析目标页面的网页结构，获取需要的数据

网页结构分析是网络爬虫编写的一个重要步骤。可以通过 BeautifulSoup、PyQuery、XPath 等工具解析 html 抓取数据。抓取过程中我们可以使用 requests 库进行请求。实现代码可以参考以下示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_data(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
    content = response.content
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    # 获取数据
    data = soup.find('div', {'class': 'content'}).text.strip()
    return data

3. 使用多线程并发爬取数据

使用 Python 中的 threading 模块可以很方便地实现多线程的并发抓取。以下是一个简单的代码示例：

import threading
from queue import Queue

def worker(q, results):
    while not q.empty():
        url = q.get()
        data = get_data(url)
        results.append(data)
        q.task_done()

def main():
    urls = ['http://example.com/1', 'http://example.com/2', 'http://example.com/3']
    q = Queue()
    for url in urls:
        q.put(url)
    results = []
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(q, results))
        t.start()
    q.join()
    print(results)

在这个示例代码中，我们通过 Queue 来分发任务。worker 函数通过调用 get_data 方法来获取目标页的网页数据，并将结果存储在 results 中。使用 threading.Thread 启动多线程，最后通过 join 来等待所有线程执行完毕。

4. 存储数据

当数据爬取完成后，我们需要将数据进行存储。这里我们可以将数据存储到文件中，以便以后分析和使用。以下代码示例展示了如何将数据以追加的方式存储到 txt 文件中：

def save_data(filename, data):
    with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(data + '\n')
    print('data saved to', filename)

for result in results:
    save_data('data.txt', result)

以上就是基于 Python 实现多线程网页爬虫的攻略，可以根据实际需要进行修改调整，但是注意遵守网站的爬取规则，避免触发反爬虫机制。