Python如何實現多線程爬蟲

小編給大家分享一下Python如何實現多線程爬蟲，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

什么是線程

線程（Thread）也叫輕量級進程，是操作系統能夠進行運算調度的最小單位，它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。線程自己不擁有系統資源，只擁有一點兒在運行中必不可少的資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源。一個線程可以創建和撤消另一個線程，同一進程中的多個線程之間可以并發執行。

為什么要使用多線程

線程在程序中是獨立的、并發的執行流。與分隔的進程相比，進程中線程之間的隔離程度要小，它們共享內存、文件句柄和其他進程應有的狀態。

因為線程的劃分尺度小于進程，使得多線程程序的并發性高。進程在執行過程中擁有獨立的內存單元，而多個線程共享內存，從而極大地提高了程序的運行效率。

線程比進程具有更高的性能，這是由于同一個進程中的線程都有共性多個線程共享同一個進程的虛擬空間。線程共享的環境包括進程代碼段、進程的公有數據等，利用這些共享的數據，線程之間很容易實現通信。

操作系統在創建進程時，必須為該進程分配獨立的內存空間，并分配大量的相關資源，但創建線程則簡單得多。因此，使用多線程來實現并發比使用多進程的性能要高得多。

總結起來，使用多線程編程具有如下幾個優點：

進程之間不能共享內存，但線程之間共享內存非常容易。

操作系統在創建進程時，需要為該進程重新分配系統資源，但創建線程的代價則小得多。因此，使用多線程來實現多任務并發執行比使用多進程的效率高。

Python 語言內置了多線程功能支持，而不是單純地作為底層操作系統的調度方式，從而簡化了 Python 的多線程編程。

多線程的優點

多線程類似于同時執行多個不同程序，多線程運行有如下優點：

使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到后臺去處理。

用戶界面可以更加吸引人，比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理，可以彈出一個進度條來顯示處理的進度。

程序的運行速度可能加快。

在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等，線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。

每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨立執行，必須依存在應用程序中，由應用程序提供多個線程執行控制。

每個線程都有他自己的一組CPU寄存器，稱為線程的上下文，該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器，線程總是在進程得到上下文中運行的，這些地址都用于標志擁有線程的進程地址空間中的內存。

線程可以被搶占（中斷）。

在其他線程正在運行時，線程可以暫時擱置（也稱為睡眠） -- 這就是線程的退讓。

線程可以分為:

內核線程：由操作系統內核創建和撤銷。

用戶線程：不需要內核支持而在用戶程序中實現的線程。

簡單實例:

import time
import threading   #導入多線程庫
def sing():     #創建一個唱歌方法
    for i in range(1,5):
        print("正在唱歌")
        time.sleep(1)


def dance():        #創建一個跳舞方法    for i in range(1,5):
        print("正在跳舞")
        time.sleep(1)


def run():
    t1 = threading.Thread(target=sing)   #創建線程1
    t2 = threading.Thread(target=dance)   #創建線程2
    t1.start()                           #運行線程1
    t2.start()                           #運行線程2

run()運行截圖

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