在 Python 中，多线程爬虫越跑越慢的问题可能是由于以下原因导致的：
GIL（全局解释器锁）：Python 中的 GIL 会限制同一时间只有一个线程执行 Python 代码，这会导致多线程在 CPU 密集型任务中无法发挥真正的并发性能。可以尝试使用多进程来替代多线程，因为每个进程都有自己独立的解释器和 GIL。
IO 操作阻塞：如果爬虫程序主要是进行 IO 操作（如网络请求），则可能会受到网络延迟的影响，导致线程在等待 IO 完成时被阻塞，从而导致整体速度变慢。可以尝试使用异步编程框架（如 asyncio、aiohttp）来提高 IO 操作的并发性能。
频繁的线程切换：线程切换会带来一定的开销，如果线程切换过于频繁，可能会导致整体性能下降。可以尝试减少线程数量或者使用线程池来复用线程，减少线程切换的开销。
网站限制：有些网站可能会针对爬虫程序进行限制，如设置访问频率限制、IP 封禁等。如果遇到这种情况，可以尝试减慢爬取速度、设置随机的请求间隔、使用代理 IP 等方式来规避限制。
内存消耗：爬虫程序可能会消耗大量的内存，特别是在爬取大量数据或者使用了大量的并发线程时。可以尝试优化内存使用，如及时释放不再需要的对象、使用生成器等。
综合考虑以上因素，可以根据具体情况采取相应的优化措施来解决多线程爬虫越跑越慢的问题。
