后端开发|Python教程
Python,多线程,爬虫
后端开发-Python教程
python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。
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虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。
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下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。
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# -*-coding:utf-8 -*-import urllib2, timeimport threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args): threading.Thread.__init__(self) self.args = args self.func = func def run(self): apply(self.func, self.args) def open_url(url): request = urllib2.Request(url) html = urllib2.urlopen(request).read() print len(html) return html if __name__ == \__main__: # 构造url列表 urlList = [] for p in range(1, 10): urlList.append(/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p= + str(p))# 一般方式 n_start = time.time() for each in urlList: open_url(each) n_end = time.time() print he normal way take %s s % (n_end-n_start)# 多线程 t_start = time.time() threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList] for t in threadList: t.setDaemon(True) t.start() for i in threadList: i.join() t_end = time.time() print he thread way take %s s % (t_end-t_start)
分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页，一般方式耗时50s，多线程耗时10s。
多线程代码解读:
# 创建线程类，继承Thread类class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args): threading.Thread.__init__(self) # 调用父类的构造函数 self.args = args self.func = func def run(self): # 线程活动方法 apply(self.func, self.args)
threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList] # 调用线程类创建新线程，返回线程列表 for t in threadList: t.setDaemon(True) # 设置守护线程，父线程会等待子线程执行完后再退出 t.start() # 线程开启 for i in threadList: i.join() # 等待线程终止，等子线程执行完后再执行父线程
