一篇文章带你深度解析Python线程和进程
使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。
线程与进程
什么是进程
进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
什么是线程
CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。
进程与线程的关系图
线程与进程的区别： 地址空间和其他资源：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某线程内的想爱你城咋其他进程不可见。 通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。 调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。 在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体。
进程 进程的引入
现实生活中，有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，比如唱歌跳舞也是同时进行的，再比如边吃饭边打电话；试想如果我们吃饭的时候有一个领导来电，我们肯定是立刻就接听了。但是如果你吃完饭再接听或者回电话，很可能会被开除。 # 模拟吃饭打电话 from time import sleep def eating(): for i in range(1,6): print(＂正在吃饭用时%d分钟＂% i) sleep(1) def call(): print(＂主人来电话了...＂) for i in range(5): print(＂接听电话中...%d＂ % i) sleep(1) if __name__ == ＂__main__＂: eating() # 唱歌 call() # 跳舞
注意： 很显然刚刚的程序并没有完成吃饭和接电话同时进行的要求 如果想要实现吃饭和接电话同时进行，那么就需要一个新的方法，叫做： 多任务
多任务的概念
什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒，这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。 其实就是CPU执行速度太快啦！以至于我们感受不到在轮流调度。
并行与并发
并行（Parallelism）
并行：指两个或两个以上事件（或线程）在同一时刻发生，是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻，在不同CPU资源呢上（多核），同时执行。
特点 同一时刻发生，同时执行。 不存在像并发那样竞争，等待的概念。
并发（Concurrency）
指一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。
特点 微观角度：所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行等这样的步骤，在微观上他们都是序列被处理的，如果是同一时刻到达的请求（或线程）也会根据优先级的不同，而先后进入队列排队等候执行。 宏观角度：多个几乎同时到达的请求（或线程）在宏观上看就像是同时在被处理。
Python中进程操作
multiprocess.Process模块
process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。
语法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）。
注意：1. 必须使用关键字方式来指定参数；2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号。
参数介绍：
group：参数未使用，默认值为None。
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务。
args：表示调用的位置参数元祖。
kwargs：表示调用对象的字典。如kwargs = {＂name＂:Jack, ＂age＂:18}。
name：子进程名称。
代码： import os from multiprocessing import Process def func_one(): print(＂第一个子进程＂) print(＂子进程（一）大儿子:%s 父进程:%s＂ % (os.getpid(), os.getppid())) def func_two(): print(＂第二个子进程＂) print(＂子进程（二）二儿子:%s 父进程:%s＂ % (os.getpid(), os.getppid())) if __name__ == ＂__main__＂: p_one = Process(target=func_one) P_two = Process(target=func_two) p_one.start() P_two.start() print(＂子进程:%s 父进程:%s＂ % (os.getpid(), os.getppid()))
除了上面这些开启进程的方法之外，还有一种以继承Process的方式开启进程的方式： import os from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print(＂进程为%s，父进程为%s＂ % (os.getpid(), os.getppid())) print(＂我的名字是%s＂ % self.name) if __name__ == ＂__main__＂: p_one = MyProcess(＂运动员A＂) p_two = MyProcess(＂运动员B＂) p_thr = MyProcess(＂运动员C＂) p_one.start() # 自动调用run() p_two.start() p_thr.run() # 直接调用run() p_one.join() p_two.join() # p_thr.join() # 调用run()函数的不可以调用join() print(＂主进程结束＂) 锁——Lock
通过上面的研究，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题，我们可以考虑加锁，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。 from multiprocessing import Process, Lock import time import json import random # 查询票 def search(): dic = json.load(open(＂db＂)) # 加载数据库或数据文件数据 time.sleep(random.random()) # 模拟读取数据 print(＂剩余票数：%s＂ % dic[＂count＂]) # 买票 def get(): dic = json.load(open(＂db＂)) # 加载数据库或数据文件数据 time.sleep(random.random()) # 模拟网络延迟 if dic[＂count＂] > 0: dic[＂count＂] -= 1 # 购票成功后减一 time.sleep(1) json.dump(dic, open(＂db＂, ＂w＂)) print(＂购票成功＂) else: print(＂尚无余票＂) # 封装成任务 ，在加锁期间没有，其他进程是无法操作数据的 def task(lock): lock.acquire() # 请求加锁 search() get() lock.release() # 释放锁 if __name__ == ＂__main__＂: lock = Lock() for i in range(10): p = Process(target=task, args=(lock,)) p.start()
加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改。加锁牺牲了速度，但是却保证了数据的安全。
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。
mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性（ 后续扩展该内容 ）。
线程
Python的threading模块
Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别，功能更强的线程管理的功能。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。
python创建和执行线程
创建线程代码
1. 创建方法一: import os import time from threading import Thread,current_thread def task1(): for i in range(5): print(＂{}洗衣服:＂.format(current_thread().name), i, os.getpid(), os.getppid()) time.sleep(0.5) def task2(n): for i in range(n): print(＂{}劳动最光荣，扫地中...＂.format(current_thread().name), i, os.getpid(), os.getppid()) time.sleep(0.5) if __name__ == ＂__main__＂: print(＂main:＂, os.getpid()) # 创建线程对象 t1 = Thread(target=task1,name=＂警察＂) t2 = Thread(target=task2,name=＂小偷＂, args=(6,)) # 启动线程 t1.start() t2.start()
2. 创建方法二: import time from threading import Thread # 自定义线程类 class MyThread(Thread): def __init__(self, name): Thread.__init__(self) self.name = name def run(self): for i in range(5): print(＂{}正在打印:{}＂.format(self.name, i)) time.sleep(0.1) if __name__ == ＂__main__＂: # 创建三个线程，给线程起名字 t1 = MyThread(＂小明＂) t2 = MyThread(＂小花＂) t3 = MyThread(＂ergou＂) # 启动线程 t1.start() t2.start() t3.start() 资源共享问题
进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程）。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。
代码演示: from threading import Thread import time g_num=1000 def work1(): global g_num g_num+=3 print(＂work1----num:＂,g_num) def work2(): global g_num print(＂work2---num:＂,g_num) if __name__ == ＂__main__＂: print(＂start---num:＂,g_num) t1=Thread(target=work1) t1.start() #故意停顿一秒，以保证线程1执行完成 time.sleep(1) t2=Thread(target=work2) t2.start()
得到的结果是： start---num: 1000
work1----num: 1003
work2---num: 1003 全局解释器锁(GIL)
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
主要意思为:
GIL是一个互斥锁，它防止多个线程同时执行Python字节码。这个锁是必要的，主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的 尽管Python完全支持多线程编程， 但是解释器的C语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。
因此，解释器实际上被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行: 设置GIL 切换到一个线程去执行 运行
由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。
由于GIL的存在，即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行， 既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗，那为什么还要使用多线程呢？
由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别，可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了，最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道，即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行，这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源。
但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时，正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的。
GIL对多线程Python程序的影响
程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?
计算密集型：要进行大量的数值计算，例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间，此时CPU执行任务的效率比较低。
IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。
当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用，线程锁。
Lock&RLock
常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，简单给大家分享下Lock和RLock。
Lock Lock 不能连续acquire锁，不然会死锁，Lock 资源竞争可能会导致死锁。 Lock 会降低性能。 from threading import Thread, Lock lock = Lock() total = 0 # 两个线程共用一把锁，其中通过acquire申请获取锁对象，通过release释放锁资源 # 进行加法 def add(): global total global lock for i in range(1000000): lock.acquire() total += 1 lock.release() # 进行减法 def sub(): global total global lock for i in range(1000000): lock.acquire() total -= 1 lock.release() # 创建线程对象 thread1 = Thread(target=add) thread2 = Thread(target=sub) # 将Thread1和2设置为守护线程，主线程完成时，子线程也一起结束 # thread1.setDaemon(True) # thread1.setDaemon(True) # 启动线程 thread1.start() thread2.start() # 阻塞，等待线程1和2完成，如果不使用join，那么主线程完成后，子线程也会自动关闭。 thread1.join() thread2.join()
特点就是执行速度慢，但是保证了数据的安全性
RLock RLock 可以连续acquire锁，但是需要相应数量的release释放锁 因可以连续获取锁，所以实现了函数内部调用带锁的函数 from threading import Thread, Lock, RLocklock = RLock()total = 0def add(): global lock global total # RLock实现连续获取锁，但是需要相应数量的release来释放资源 for i in range(1000000): # 可以连续获取锁 lock.acquire() lock.acquire() total += 1 # 要有对象的release lock.release() lock.release()def sub(): global lock global total for i in range(1000000): lock.acquire() total -= 1 lock.release()thread1 = Thread(target=add)thread2 = Thread(target=sub)thread1.start()thread2.start()# 阻塞，等待线程1和2完成，如果不使用join，那么主线程完成后，子线程也会自动关闭。thread1.join()thread2.join()
使用锁代码操作不当就会产生死锁的情况。
什么是死锁
死锁：当线程A持有独占锁a，并尝试去获取独占锁b的同时，线程B持有独占锁b，并尝试获取独占锁a的情况下，就会发生AB两个线程由于互相持有对方需要的锁，而发生的阻塞现象，我们称为死锁。即死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。
死锁的原因竞争系统资源 进程运行推进的顺序不当 资源分配不当 产生死锁的四个必要条件互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。 解决死锁的办法减少资源占用时间，可以降低死锁放生的概率。 银行家算法。银行家算法的本质是优先满足占用资源较少的任务。 理解了死锁的原因，尤其是产生死锁的四个必要条件，就可以最大可能地避免、预防和解除死锁。
所以，在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立，如何确定资源的合理分配算法，避免进程永久占据系统资源。
死锁代码 def task1(lock1, lock2): if lock1.acquire(): print(＂{}获取到lock1锁…＂.format(current_thread().name)) for i in range(5): print(＂{}------------->{}＂.format(current_thread().name, i)) time.sleep(0.01) if lock2.acquire(timeout=2): print(＂{}获取了lock1，lock2＂.format(current_thread().name)) lock2.release() lock1.release() def task2(lock1, lock2): if lock2.acquire(): print(＂{}获取到lock2锁…＂.format(current_thread().name)) for i in range(5): print(＂{}----->{}＂.format(current_thread().name, i)) time.sleep(0.01) if lock1.acquire(timeout=2): print(＂{}获取了lock1，lock2＂.format(current_thread().name)) lock1.release() lock2.release() if __name__ == ＂__main__＂: lock1 = Lock() lock2 = Lock() t1 = Thread(target=task1, args=(lock1, lock2)) t2 = Thread(target=task2, args=(lock1, lock2)) t1.start() t2.start()
python线程间通信
如果各个线程之间各干各的，确实不需要通信，这样的代码也十分的简单。但这一般是不可能的，至少线程要和主线程进行通信，不然计算结果等内容无法取回。而实际情况中要复杂的多，多个线程间需要交换数据，才能得到正确的执行结果。
Queue消息队列
python中Queue是消息队列，提供线程间通信机制，python3中重名为为queue，queue模块块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信。
在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同。 Queue(maxsize=0)：创建一个FIFO队列，若给定最大值，队列没有空间时阻塞，否则是无限队列 LifoQueue(maxsize=0)：创建一个栈，maxsize含义同上 PriorityQueue(maxsize=0)：创建一个优先队列，maxsize含义同上 Queue对象方法：qsize()：返回队列大小，是近似值（返回时可能队列大小被修改了） empty()：判断队列是否为空 full()：判断队列是否为满 put(item, block=True, timeout=None)：将item加入队列，可选阻塞和阻塞时间 put_nowait(item)：即put(item, False) get(block=True, timeout=None)：从队列中获取元素，可选阻塞和阻塞时间 get_nowait()：即get(False) task_done()：用于表示队列中某个元素已经执行完成，会被join()调用 join()：队列中所有元素执行完毕并调用task_done()信号之前，保持阻塞 Queue模块异常：Empty：对空队列调用 get(timeout=n)，如果等待n秒钟队列还是空的就会抛出异常 Full：对满队列调用put(item，timeout=n)，如果等待n秒钟仍然是满的就会抛出异常
简单代码演示 import random import time from queue import Queue queue = Queue(3) queue.put(＂香蕉＂) queue.put(＂榴莲＂) queue.put(＂西瓜＂) queue.put(＂苹果＂) print(queue.get()) print(queue.get()) print(queue.get())
此时代码会阻塞，因为queue中内容已满，此时可以在第四个queue.put(＂苹果＂)后面添加timeout，则成为 queue.put(＂苹果＂，timeout=1)如果等待1秒钟仍然是满的就会抛出异常，可以捕获异常。 import random import time from queue import Queue queue = Queue(3) try: queue.put(＂香蕉＂) queue.put(＂榴莲＂) queue.put(＂西瓜＂) queue.put(＂苹果＂,timeout=1) print(queue.get()) print(queue.get()) print(queue.get()) except Exception as e: print(e)
同理如果队列是空的，无法获取到内容默认也会阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。 使用Queue完成线程间通信
在掌握了 Queue 阻塞队列的特性之后，在下面程序中就可以利用 Queue 来实现线程通信了。
下面演示一个生产者和一个消费者，当然都可以多个 import random import time from threading import Thread, current_thread from queue import Queue def producer(queue): print(＂{}开门啦！＂.format(current_thread().name)) foods = [＂红烧狮子头＂, ＂香肠烤饭＂, ＂蒜蓉生蚝＂, ＂酸辣土豆丝＂, ＂肉饼＂] for i in range(1, 21): food = random.choice(foods) print(＂{}正在加工中.....＂.format(food)) time.sleep(1) print(＂加工完成可以上菜了...＂) queue.put(food) queue.put(None) def consumer(queue): print(＂{}来吃饭啦＂.format(current_thread().name)) while True: food = queue.get() if food: print(＂正在享用美食:＂, food) time.sleep(0.5) else: print(＂{}把饭店吃光啦，走人...＂.format(current_thread().name)) break if __name__ == ＂__main__＂: queue = Queue(8) t1 = Thread(target=producer, name=＂老家肉饼＂, args=(queue,)) t2 = Thread(target=consumer, name=＂坤坤＂, args=(queue,)) t1.start() t2.start()
使用queue模块，可在线程间进行通信，并保证了线程安全。
协程
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 什么是协程
协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。
通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。 协程和线程差异
在实现多任务时，线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。 # 简单实现协程 import time def task1(): while True: print(＂----task1---＂) yield time.sleep(0.5) def task2(): while True: print(＂----task2---＂) yield time.sleep(0.5) def main(): w1 = task1() w2 = task2() while True: next(w1) next(w2) if __name__ == ＂__main__＂: main()
greenlet与gevent
为了更好使用协程来完成多任务，除了使用原生的yield完成模拟协程的工作，其实python还有的greenlet模块和gevent模块，使实现协程变的更加简单高效。
greenlet虽说实现了协程，但需要我们手工切换，太麻烦了，gevent是比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块。
其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。 安装： pip3 install gevent
模拟耗时操作： import gevent def f(n): for i in range(n): print(gevent.getcurrent(), i) #用来模拟一个耗时操作，注意不是time模块中的sleep gevent.sleep(1) g1 = gevent.spawn(f, 5) g2 = gevent.spawn(f, 5) g3 = gevent.spawn(f, 5) g1.join() g2.join() g3.join()
如果有耗时操作也可以换成，gevent中自己实现的模块，这时候就需要打补丁了。 from gevent import monkey # 有耗时操作时需要 monkey.patch_all() # 而且要放在代码的前面 ....
使用协程完成一个简单的二手房信息的爬虫代码吧！ import urllib.request import ssl import random import time import os import gevent from gevent import monkey monkey.patch_all() def gettext(url): r agentlist = [ ＂Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36＂, ＂Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:67.0) Gecko/20100101 Firefox/67.0＂] request = urllib.request.Request(url, headers={＂User-Agent＂: random.choice(agentlist)}) response = urllib.request.urlopen(request, context=context) return response.read().decode() def func(url): # url = ＂https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg2＂ with open(url.rsplit(＂/＂, maxsplit=1)[-1] + ＂.html＂, ＂w＂, encoding=＂utf-8＂) as f: f.write(gettext(url)) if __name__ == ＂__main__＂: ＂＂＂ 爬取前30页，并将爬取的内容存储到指定的文件夹 ＂＂＂ start = time.time() os.mkdir(＂ershoufang1＂) os.chdir(＂ershoufang1＂) url = ＂https://bj.lianjia.com/ershoufang＂ urlhead = ＂https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg＂ glist = [] for i in range(1, 11): url = urlhead + str(i) g = gevent.spawn(func, url) glist.append(g) for g in glist: g.join() end = time.time() print(end - start)
以下文章来源于Python专栏 ，作者宋宋
文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2r3_ipU3HjdA5VnqSHjUnQ