Python3多线程爬虫实例讲解

多线程概述

多线程使得程序内部可以分出多个线程来做多件事情,充分利用CPU空闲时间,提升处理效率。python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ,thread 有一些缺点,在threading 得到了弥补。并且在Python3中废弃了thread模块,保留了更强大的threading模块。

使用场景

在python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁),因此在解释执行python代码时,会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问,直到解释器遇到I/O操作或者操作次数达到一定数目时才会释放GIL。所以,虽然CPython的线程库直接封装了系统的原生线程,但CPython整体作为一个进程,同一时间只会有一个获得GIL的线程在跑,其他线程则处于等待状态。这就造成了即使在多核CPU中,多线程也只是做着分时切换而已。

如果你的程序是CPU密集型,多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋,效率可能还不如单线程因为有上下文切换开销。但是如果你的代码是IO密集型,涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,多线程可以明显提高效率,例如多线程爬虫,多线程文件处理等等

多线程爬虫

多线程爬虫的代码实例

注:以下代码在python3下运行通过, python2版本差异较大,不能运行成功,如需帮助请下方留意。

 

 

运行结果:

1个线程时:

 

 2个线程时:

 

 3个线程时:

 

 

通过调节线程数可以看到,执行时间会随着线程数的增加而缩短,抓取效率成正比增加。

总结:

Python多线程在IO密集型任务,多线程可以明显提高效率,CPU密集型任务不适合使用多线程处理。

https://www.cnblogs.com/programmer123/p/11738605.html

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