Python如何实现多线程爬虫

小编给大家分享一下Python如何实现多线程爬虫，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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什么是线程

线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

为什么要使用多线程

线程在程序中是独立的、并发的执行流。与分隔的进程相比，进程中线程之间的隔离程度要小，它们共享内存、文件句柄和其他进程应有的状态。

因为线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。

线程比进程具有更高的性能，这是由于同一个进程中的线程都有共性多个线程共享同一个进程的虚拟空间。线程共享的环境包括进程代码段、进程的公有数据等，利用这些共享的数据，线程之间很容易实现通信。

操作系统在创建进程时，必须为该进程分配独立的内存空间，并分配大量的相关资源，但创建线程则简单得多。因此，使用多线程来实现并发比使用多进程的性能要高得多。

总结起来，使用多线程编程具有如下几个优点：

进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。

操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。

Python 语言内置了多线程功能支持，而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式，从而简化了 Python 的多线程编程。

多线程的优点

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。

用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。

程序的运行速度可能加快。

在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

线程可以被抢占（中断）。

在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

线程可以分为:

内核线程：由操作系统内核创建和撤销。

用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

简单实例:

import time
import threading   #导入多线程库
def sing():     #创建一个唱歌方法
    for i in range(1,5):
        print("正在唱歌")
        time.sleep(1)


def dance():        #创建一个跳舞方法    for i in range(1,5):
        print("正在跳舞")
        time.sleep(1)


def run():
    t1 = threading.Thread(target=sing)   #创建线程1
    t2 = threading.Thread(target=dance)   #创建线程2
    t1.start()                           #运行线程1
    t2.start()                           #运行线程2

run()运行截图

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