Python3多线程爬虫实例讲解

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。

运行结果：

1个线程时：

2个线程时：

3个线程时：

通过调节线程数可以看到，执行时间会随着线程数的增加而缩短，抓取效率成正比增加。

总结：

Python多线程在IO密集型任务，多线程可以明显提高效率，CPU密集型任务不适合使用多线程处理。