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多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

发布时间:2019-03-11 15:00:20 来源:互联网

如果我们需要采集的网页比较多,可以使用多线程,同时使用代理IP来辅助,这样可以加快我们采集的速度,这是非常不错的方法。那么大家知道多线程怎么运用吗?对于多线程的使用技巧,其实是比较简单的,通常只需要使用到Python中的threading模板,我们可以找到Thread来控制多线程。

举个例子:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

Thread使用方法为:

threading.Thread(target=线程运行的函数,args=(参数)) 其中参数用逗号分隔,并以逗号结尾。随后使用start启动。运行结果如下:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

在上图,我们可以看到五个线程同步运行,因sleep设置的时间相同,所以也同步结束。

但有一个缺点是第16行代码在五个线程启动后随即也就运行了,相当于此时主线程已经结束了而那五个子线程还在运行。这该怎么办呢?我们有两个控制策略:

策略一:在start之前把子线程设置为守护线程

修改代码如下:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

运行结果如下:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

子线程在主线程结束的时候也同步结束,未运行的部分也就不再运行了。

策略二:在主线程中使用join,让主线程挂起等待子线程结束

修改代码如下:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

从运行结果可以看到主线程停留在t.join()的位置,一直等到五个子线程全部结束后才开始继续向后运行。

以上就是需要用到的threading模板里所有的东西了。

综合上文,我们可以进行修改,整合数据,把列表分段分别交给不同的线程来处理,主线程等待所有数据处理完毕之后再进行下一步操作,如下:

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

多线程使用方法:Python中Thread可以控制多线程

五个线程分步处理各自被分配到的数据,总体运行时间大幅缩减。若是机器给力的话,可以增加线程数,得到更快的速度。

但也不能无限增加,需要根据当前设备进行控制,而且要注意线程死锁的情况,避免出现线程死锁问题。关于多线程的问题,就了解到这里,要注意多线程需要配合代理IP使用,否则也是无法达到效果的,使用代理IP,推荐黑洞代理,还是不错的,蛮多人在使用。


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