多線程概述

多線程使得程序內部可以分出多個線程來做多件事情，充分利用CPU空閑時間，提升處理效率。python提供了兩個模塊來實現多線程thread 和threading ，thread 有一些缺點，在threading 得到了彌補。并且在Python3中廢棄了thread模塊，保留了更強大的threading模塊。

使用場景

在python的原始解釋器CPython中存在著GIL（Global Interpreter Lock，全局解釋器鎖），因此在解釋執行python代碼時，會產生互斥鎖來限制線程對共享資源的訪問，直到解釋器遇到I/O操作或者操作次數達到一定數目時才會釋放GIL。所以，雖然CPython的線程庫直接封裝了系統的原生線程，但CPython整體作為一個進程，同一時間只會有一個獲得GIL的線程在跑，其他線程則處于等待狀態。這就造成了即使在多核CPU中，多線程也只是做著分時切換而已。

如果你的程序是CPU密集型，多個線程的代碼很有可能是線性執行的。所以這種情況下多線程是雞肋，效率可能還不如單線程因為有上下文切換開銷。但是如果你的代碼是IO密集型，涉及到網絡、磁盤IO的任務都是IO密集型任務，多線程可以明顯提高效率，例如多線程爬蟲，多線程文件處理等等

多線程爬蟲

多線程爬蟲的代碼實例

注： 以下代碼在python3下運行通過， python2版本差異較大，不能運行成功，如需幫助請下方留意。

# coding=utf-8import threading, queue, time, urllibfrom urllib import requestbaseUrl = 'http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/'urlQueue = queue.Queue()for i in range(2, 10): url = baseUrl + str(i) + '.html' urlQueue.put(url) #print(url)def fetchUrl(urlQueue): while True:  try:   #不阻塞的讀取隊列數據   url = urlQueue.get_nowait()   i = urlQueue.qsize()  except Exception as e:   break  print ('Current Thread Name %s, Url: %s ' % (threading.currentThread().name, url))  try:   response = urllib.request.urlopen(url)   responseCode = response.getcode()  except Exception as e:   continue  if responseCode == 200:   #抓取內容的數據處理可以放到這里   #為了突出效果， 設置延時   time.sleep(1)if __name__ == '__main__': startTime = time.time() threads = [] # 可以調節線程數， 進而控制抓取速度 threadNum = 4 for i in range(0, threadNum):  t = threading.Thread(target=fetchUrl, args=(urlQueue,))  threads.append(t) for t in threads:  t.start() for t in threads:  #多線程多join的情況下，依次執行各線程的join方法, 這樣可以確保主線程最后退出， 且各個線程間沒有阻塞  t.join() endTime = time.time() print ('Done, Time cost: %s ' % (endTime - startTime))

運行結果：

1個線程時：

Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/2.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/3.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/4.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/5.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/6.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/7.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/8.html Current Thread Name Thread-1, Url: http://www.pythontab.com/html/pythonjichu/9.html Done, Time cost: 8.182249069213867