Python 爬虫多线程详解及实例代码

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, time
    import threading

    class 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。