Python 爬虫多线程详解及实例代码

Python  /  管理员 发布于 7年前   206

python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。

虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。
下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。

# -*-coding:utf-8 -*-import urllib2, timeimport threadingclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args):  threading.Thread.__init__(self)  self.args = args  self.func = func def run(self):  apply(self.func, self.args)def open_url(url): request = urllib2.Request(url) html = urllib2.urlopen(request).read() print len(html) return html

if __name__ == '__main__': # 构造url列表 urlList = [] for p in range(1, 10):  urlList.append('http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p=' + str(p))

 # 一般方式 n_start = time.time() for each in urlList:  open_url(each) n_end = time.time() print 'the normal way take %s s' % (n_end-n_start)

# 多线程 t_start = time.time() threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList] for t in threadList:  t.setDaemon(True)  t.start() for i in threadList:  i.join() t_end = time.time() print 'the thread way take %s s' % (t_end-t_start)

分别用两种方式获取10个访问速度比较慢的网页，一般方式耗时50s，多线程耗时10s。
多线程代码解读:

# 创建线程类，继承Thread类class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args):  threading.Thread.__init__(self) # 调用父类的构造函数  self.args = args  self.func = func def run(self): # 线程活动方法  apply(self.func, self.args)

threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList] # 调用线程类创建新线程，返回线程列表 for t in threadList:  t.setDaemon(True) # 设置守护线程，父线程会等待子线程执行完后再退出  t.start() # 线程开启 for i in threadList:  i.join() # 等待线程终止，等子线程执行完后再执行父线程

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。