Python3多线程爬虫实例讲解|python爬虫|python入门|python教程

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python爬虫之Python3多线程爬虫实例讲解

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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。

						# coding=utf-8

						import threading, queue, time, urllib

						from  urllib import request

						baseUrl = 'http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/'

						urlQueue = queue.Queue()

						for i in range(2, 10):

						    url = baseUrl + str(i) + '.html'

						    urlQueue.put(url)

						    #print(url)

						def fetchUrl(urlQueue):

						    while True:

						        try:

						            #不阻塞的读取队列数据

						            url = urlQueue.get_nowait()

						            i = urlQueue.qsize()

						        except Exception as e:

						            break

						        print ('Current Thread Name %s, Url: %s ' % (threading.currentThread().name, url))

						        try:

						            response = urllib.request.urlopen(url)

						            responseCode = response.getcode()

						        except Exception as e:

						            continue

						        if responseCode == 200:

						            #抓取内容的数据处理可以放到这里

						            #为了突出效果， 设置延时

						            time.sleep(1)

						if __name__ == '__main__':

						    startTime = time.time()

						    threads = []

						    # 可以调节线程数， 进而控制抓取速度

						    threadNum = 4

						    for i in range(0, threadNum):

						        t = threading.Thread(target=fetchUrl, args=(urlQueue,))

						        threads.append(t)

						    for t in threads:

						        t.start()

						    for t in threads:

						        #多线程多join的情况下，依次执行各线程的join方法, 这样可以确保主线程最后退出， 且各个线程间没有阻塞

						        t.join()

						    endTime = time.time()

						    print ('Done, Time cost: %s ' %  (endTime - startTime))

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