Python多线程爬虫简单示例

 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