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news 2025/11/7 2:59:07

湘潭网站建设多少钱,如何建立网站教材,河北专业网站制作,学校机构网站建设内容单线程和多线程进行数据抓取结果还是大有不同的，但是要值得注意的事，如果多线程没调配好可能连单线程的效率都比不上。本次就和大家一起聊一聊单线程多线程的一些需要注意的事项。知识点线程（Thread）也叫轻量级进程&#xff0…

单线程和多线程进行数据抓取结果还是大有不同的，但是要值得注意的事，如果多线程没调配好可能连单线程的效率都比不上。本次就和大家一起聊一聊单线程多线程的一些需要注意的事项。

知识点

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，只拥有一点在运行中必不可少的资源，但它可与同属的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销另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

多线程语法

在Python中实现多线程编程需要用到的就是threading模块中的Thread类，我们来看看最简单的语法，我们首先来一个简单的函数。

def task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [100, 1000, 10000]
for num in nums:task(num)# 100
#1000
#10000

我们用三个子线程分别计算。

import threadingdef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [100, 1000, 10000]
for num in nums:t = threading.Thread(target=task, args=(num,))t.start()

利用Thread创建线程，target参数接收函数名，args参数接收函数的参数，start方法启动线程。

这里还需要讲解一下join方法，他的作用是让主线程等待，直到该子线程结束。我们来看看加该方法和不加该方法，最终的结果是怎么样的。

import threadingdef task():num = 0for i in range(10000000):num += 1print(num)t = threading.Thread(target=task)
t.start()
print('end')# end
# 10000000

import threadingdef task():num = 0for i in range(10000000):num += 1print(num)t = threading.Thread(target=task)
t.start()
t.join()
print('end')# 10000000
# end

GIL

在说概念之前，我们还是以上面的代码为例，分别求单线程和多线程代码运行的时间。

单线程

import timedef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [1000000, 100000000, 1000000000]
start = time.time()
for num in nums:task(num)
end = time.time()
print(end - start)# 50.44705629348755

多线程

import threading
import timedef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [1000000, 100000000, 1000000000]
ts = []
start = time.time()for num in nums:t = threading.Thread(target=task, args=(num,))t.start()ts.append(t)for t in ts:t.join()end = time.time()
print(end - start)# 55.022353172302246

你会发现多线程比单线程花费的时间还要更多，这是因为GIL的原因。

GIL的全称是Global Interpreter Lock（全局解释器锁），Python最初的设计理念在于，为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题，设计为在任意时刻只能由一个线程在解释器中运行。因此Python中的多线程是表面上的多线程（同一时刻只有一个线程），不是真正的多线程。

但是如果是因为GIL的原因，就说多线程无用是不对的，对于IO密集的程序，多线程是要比单线程快的。我们举一个简单的爬虫案例。

单线程

import timedef task(url):s = url.split('_')[-1]time.sleep(int(s)) #这里模拟请求等待urls = ['url_1', 'url_2', 'url_3']
start = time.time()
for url in urls:task(url)
end = time.time()
print(end - start)# 6.013520002365112

多线程

import threading
import timedef task(url):s = url.split('_')[-1]time.sleep(int(s))ts = []
urls = ['url_1', 'url_2', 'url_3']
start = time.time()for url in urls:t = threading.Thread(target=task, args=(url,))t.start()ts.append(t)for t in ts:t.join()end = time.time()
print(end - start)# 3.005527973175049