這篇文章主要介紹python3爬蟲中多線程有什么優(yōu)勢(shì)，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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總結(jié)起來(lái)，使用多線程編程具有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

• 進(jìn)程之間不能共享內(nèi)存，但線程之間共享內(nèi)存非常容易。

• 操作系統(tǒng)在創(chuàng)建進(jìn)程時(shí)，需要為該進(jìn)程重新分配系統(tǒng)資源，但創(chuàng)建線程的代價(jià)則小得多。因此，使用多線程來(lái)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行比使用多進(jìn)程的效率高。

• Python 語(yǔ)言內(nèi)置了多線程功能支持，而不是單純地作為底層操作系統(tǒng)的調(diào)度方式，從而簡(jiǎn)化了 Python 的多線程編程。

 

threading模塊

普通創(chuàng)建方式

import threading
import time
 
def run(n):
    print("task", n)
    time.sleep(1)
    print('2s')
    time.sleep(1)
    print('1s')
    time.sleep(1)
    print('0s')
    time.sleep(1)
 
if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",))
    t1.start()
    t2.start()
 
----------------------------------
 
>>> task t1
>>> task t2
>>> 2s
>>> 2s
>>> 1s
>>> 1s
>>> 0s
>>> 0s

守護(hù)線程

我們看下面這個(gè)例子，這里使用setDaemon(True)把所有的子線程都變成了主線程的守護(hù)線程，因此當(dāng)主進(jìn)程結(jié)束后，子線程也會(huì)隨之結(jié)束。所以當(dāng)主線程結(jié)束后，整個(gè)程序就退出了。

import threading
import time
 
def run(n):
    print("task", n)
    time.sleep(1)       #此時(shí)子線程停1s
    print('3')
    time.sleep(1)
    print('2')
    time.sleep(1)
    print('1')
 
if __name__ == '__main__':
    t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
    t.setDaemon(True)   #把子進(jìn)程設(shè)置為守護(hù)線程，必須在start()之前設(shè)置
    t.start()
    print("end")
 
----------------------------------
 
>>> task t1
>>> end

我們可以發(fā)現(xiàn)，設(shè)置守護(hù)線程之后，當(dāng)主線程結(jié)束時(shí)，子線程也將立即結(jié)束，不再執(zhí)行。

從上面簡(jiǎn)單的兩個(gè)多線程使用案例上，我們已經(jīng)可以學(xué)到多線程一些應(yīng)用的地方了，不過(guò)小編還是喜歡用python爬蟲多線程的優(yōu)勢(shì)來(lái)獲取更多的數(shù)據(jù)，小伙伴們也可以開拓其他的使用。

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