多线程对爬虫的效率提高是非凡的，当我们使用python的多线程有几点是需要我们知道的：
countdown是一个计数的方法，正常执行它，我们一般使用countdown(10)，就可以达到执行的目的，当你通过线程去调用它时，首先你需要从threading模块中引入Thread，然后，t = Thread(target=countdown, args=(10,))，当你创建好一个线程对象后，该对象并不会立即执行，除非你调用它的 start方法（当你调用 start() 方法时，它会调用你传递进来的函数，并把你传递进来的数传递给该函数），这就是一个简单的线程执行的例子。
Python 解释器直到所有线程都终止前仍保持运行。对于需要长时间运行的线程或
上面的代码都是单线程，下面我们来看看多线程，并使用它来编写多线程爬虫，不过，在真正编写多线程爬虫之前，我们还要为编写多线程做准备，如何保持各线程之间的通信，在这里，我们使用队列Queue作为多线程之间通信的桥梁。
首先，创建一个被多个线程共享的 Queue 对象，这些线程通过使用 put() 和 get() 操来向队列中添加或者删除元素。
上面的produecer(生产者)和consumer(消费者)，是两个不同的线程，它们共用一个队列：q,当生产者生产了数据后，消费者会拿到，然后消费它，所以不用担心，产生其他相同的数据。值得注意的是：尽管列是最常见的线程间通信机制，但是仍然可以自己通过创建自己的数据结构并添加需的锁和同步机制来实现线程间通信。
下面我们来编写一个简单的多线程爬虫，方法写的比较臃肿，正常情况下不应该这么写，作为简易的例子我就这么写了：
使用十个线程来执行run方法消化任务队列，run方法有两个参数，一个任务队列，一个保存结果的队列。
in_q.empty()，是对列的一个方法，它是检测队列是否为空，是一个布尔值，url = in_q.get()，这个操作是拿出队列的一个值出来，然后，把它从队列里删掉。
一个线程执行生产，生产者一次生产十个url，十个线程执行消费，代码很简单，读了上面的代码，这部分代码不难理解，我就不解释了。
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解决scrapy ValueError(Missing scheme in request url: %s % self._url)
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