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标题: 多线程和线程池的使用方法之Python [打印本页]

作者: lsekfe    时间: 2023-6-25 13:41
标题: 多线程和线程池的使用方法之Python
 Python是一种高级编程语言,它在众多编程语言中,拥有极高的人气和使用率。Python中的多线程和线程池是其强大的功能之一,可以让我们更加高效地利用CPU资源,提高程序的运行速度。本篇博客将介绍Python中多线程和线程池的使用方法,并提供一些实用的案例供读者参考。
  一、多线程
  多线程是指在同一进程中,有多个线程同时执行不同的任务。Python中的多线程是通过threading模块来实现的。下面是一个简单的多线程示例:
  import threading
  def task(num):
      print('Task %d is running.' % num)
  if __name__ == '__main__':
      for i in range(5):
          t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
          t.start()


  上述代码中,我们定义了一个task函数,它接受一个参数num,用于标识任务。在主程序中,我们创建了5个线程,每个线程都执行task函数,并传入不同的参数。通过start()方法启动线程。运行上述代码,可以看到输出结果类似于下面这样:
  Task 0 is running.
  Task 1 is running.
  Task 2 is running.
  Task 3 is running.
  Task 4 is running.


  由于多线程是并发执行的,因此输出结果的顺序可能会有所不同。
  二、线程池
  线程池是一种管理多线程的机制,它可以预先创建一定数量的线程,并将任务分配给这些线程执行。Python中的线程池是通过ThreadPoolExecutor类来实现的。下面是一个简单的线程池示例:
  import concurrent.futures
  def task(num):
      print('Task %d is running.' % num)
  if __name__ == '__main__':
      with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
          for i in range(5):
              executor.submit(task, i)


  上述代码中,我们使用了with语句创建了一个ThreadPoolExecutor对象,其中max_workers参数指定了线程池中最大的线程数量。在主程序中,我们创建了5个任务,每个任务都通过executor.submit()方法提交给线程池执行。运行上述代码,可以看到输出结果类似于下面这样:
  Task 0 is running.
  Task 1 is running.
  Task 2 is running.
  Task 3 is running.
  Task 4 is running.


  由于线程池中最大的线程数量为3,因此只有3个任务可以同时执行,其他任务需要等待线程池中的线程空闲后再执行。
  三、使用案例
  下面是一个实际的案例,展示了如何使用多线程和线程池来加速数据处理过程。假设我们有一个包含1000个元素的列表,需要对每个元素进行某种运算,并将结果保存到另一个列表中。我们可以使用单线程的方式来实现:
  def process(data):
      result = []
      for item in data:
          result.append(item * 2)
      return result
  if __name__ == '__main__':
      data = list(range(1000))
      result = process(data)
      print(result)


  上述代码中,我们定义了一个process函数,它接受一个列表作为参数,对列表中的每个元素进行运算,并将结果保存到另一个列表中。在主程序中,我们创建了一个包含1000个元素的列表,并将其传递给process函数。运行上述代码,可以看到输出结果类似于下面这样:
  [0, 2, 4, 6, 8, ..., 1996, 1998]

  Python中的多线程和线程池可以提高爬虫的效率,本文将介绍一个爬取豆瓣电影Top250的案例,并通过多线程和线程池优化爬取过程。
  单线程爬取
  首先,我们先来看一下单线程爬取的代码:
  # -*- coding: utf-8 -*-
  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  def get_html(url):
      try:
          response = requests.get(url)
          if response.status_code == 200:
              return response.text
          else:
              return None
      except Exception as e:
          print(e)
  def parse_html(html):
      soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
      movie_list = soup.find(class_='grid_view').find_all('li')
      for movie in movie_list:
          title = movie.find(class_='title').string
          rating = movie.find(class_='rating_num').string
          print(title, rating)
  def main():
      url = 'https://movie.douban.com/top250'
      html = get_html(url)
      parse_html(html)
  if __name__ == '__main__':
      main()


  这是一个简单的爬取豆瓣电影Top250的代码,首先通过requests库获取网页的HTML代码,然后使用BeautifulSoup库解析HTML代码,获取电影名称和评分。
  但是,这种单线程爬取的方式效率较低,因为在获取HTML代码的时候需要等待响应,而在等待响应的过程中CPU会空闲,无法充分利用计算机的性能。
  多线程爬取
  接下来,我们通过多线程的方式来优化爬取过程。首先,我们需要导入Python中的threading库:
  import threading

  然后,我们将获取HTML代码的代码放在一个函数中,并将其作为一个线程来运行:
  def get_html(url):
      try:
          response = requests.get(url)
          if response.status_code == 200:
              return response.text
          else:
              return None
      except Exception as e:
          print(e)
  class GetHtmlThread(threading.Thread):
      def __init__(self, url):
          threading.Thread.__init__(self)
          self.url = url
      def run(self):
          html = get_html(self.url)
          parse_html(html)


  在上面的代码中,我们首先定义了一个GetHtmlThread类,继承自threading.Thread类,然后在类的构造函数中传入需要爬取的URL。在run方法中,我们调用get_html函数获取HTML代码,并将其传入parse_html函数中进行解析。
  接下来,我们通过循环创建多个线程来进行爬取:
  def main():
      urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(i) for i in range(0, 250, 25)]
      threads = []
      for url in urls:
          thread = GetHtmlThread(url)
          thread.start()
          threads.append(thread)
      for thread in threads:
          thread.join()


  在上面的代码中,我们首先定义了一个urls列表,包含了所有需要爬取的URL。然后通过循环创建多个GetHtmlThread线程,并将其加入到threads列表中。最后,通过循环调用join方法等待所有线程执行完毕。
  通过多线程的方式,我们可以充分利用计算机的性能,提高爬取效率。
  线程池爬取
  在多线程的方式中,我们需要手动创建和管理线程,这样会增加代码的复杂度。因此,我们可以使用Python中的线程池来进行优化。
  首先,我们需要导入Python中的concurrent.futures库:
  import concurrent.futures

  然后,我们将获取HTML代码的代码放在一个函数中,并将其作为一个任务来提交给线程池:
  def get_html(url):
      try:
          response = requests.get(url)
          if response.status_code == 200:
              return response.text
          else:
              return None
      except Exception as e:
          print(e)
  def parse_html(html):
      soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
      movie_list = soup.find(class_='grid_view').find_all('li')
      for movie in movie_list:
          title = movie.find(class_='title').string
          rating = movie.find(class_='rating_num').string
          print(title, rating)
  def main():
      urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(i) for i in range(0, 250, 25)]
      with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
          futures = [executor.submit(get_html, url) for url in urls]
      for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
          html = future.result()
          parse_html(html)


  在上面的代码中,我们首先定义了一个urls列表,包含了所有需要爬取的URL。然后通过with语句创建一个线程池,并设置最大线程数为5。接下来,我们通过循环将每个URL提交给线程池,并将返回的Future对象加入到futures列表中。最后,通过concurrent.futures.as_completed函数来等待所有任务执行完毕,并获取返回值进行解析。
  通过线程池的方式,我们可以更加简洁地实现多线程爬取,并且可以更加灵活地控制线程的数量,避免线程过多导致系统负载过高的问题。






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