一 进程（池）和线程（池）

进程是系统资源分配的最小单位，每个进程至少要有一个线程。
启动一个进程，默认会有一个主线程。

进程是任务执行的最小单位。

进程和线程的关系，类似于企业和人的关系。
一个企业如果存在，则至少有一个人（老板）；
企业（进程）的运行，对内离不开人（线程）的付出，对外作为单独个体，需要市场和政府政策（系统资源）的帮助。

线程池：一次性开辟一些线程，用户直接给线程池提交任务，由线程池调度线程任务。

二 创建多线程

（一）方法一

from threading import Thread

# 定义第一个函数
def func1(name1):
    for i in range(1,100):
        print(name1, i)

# 定义第二个函数
def func2(name2):
    for i in range(101,200):
        print(name2, i)

# 定义主函数
if __name__ == '__main__':
    # 为func1创建为线程t1,参数args必须是元组
    t1 = Thread(target=func1, args=("线程1",))
    # 设置t1可以开始工作，具体执行时间由CPU决定
    t1.start()

    # 为func2创建为线程t2
    t2 = Thread(target=func2,args=("线程2",))
    # 设置t2可以开始工作，具体执行时间由CPU决定
    t2.start()

    # 主函数也作为其中一个线程进行工作
    for i in range(201,300):
        print("main", i)

（二）方法二

from threading import Thread

# MyThread继承了Thread
class MyThread(Thread):
    # 当线程被执行的时候，被执行的就是run()
    def run(self):
        for i in range(101,200):
            print("子线程:", i)

if __name__ == "__main__":
    # 创建MyThread子线程
    t = MyThread()
    # 开启子线程
    t.start()

    # 执行主线程
    for i in range(100):
        print("主线程:", i)

三 创建多进程

from multiprocessing import Process

# 定义子进程
def func():
    for i in range(10001,20000):
        print("子进程：", i)


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    p = Process(target=func)
    # 开启子进程
    p.start()

    # 创建并执行主进程
    for i in range(10000):
        print("主进程：", i)

创建多进程的第二种方法和多线程一样，只要将相关参数替换即可。

四 创建线程池和进程池

# 导入线程池和进程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

def fu(name):
    for i in range(1000):
        print(name, i)

# 线程池
if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池,分配50个线程
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:
        for i in range(100):
            t.submit(fu, name=f"线程{i}")

    # （守护）等待线程池全部执行完，才会执行
    print("thread over!!!")

# 进程池
if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池,分配50个进程
    with ProcessPoolExecutor(50) as p:
        for i in range(100):
            p.submit(fu, name=f"进程{i}")

    # （守护）等待进程池全部执行完，才会执行
    print("process over!!!")

五 多线程获取数据案例

此处选用了某农产品价格网站。
笔者在写这篇文章时，由于服务器内部错误，无法得到所有数据，只得到了第一页的数据。
因此如果最终没有得到想要的结果，不妨打开网站看一看，可能是对方的错误。

此处涉及的xpath知识点，如果看不懂，可以参考笔者的文章。
python-(6-5-1)爬虫—xpath解析实战

import requests
from lxml import etree
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建data.csv文件，准备将数据写入该文件
f = open("data.csv", mode="w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(f)

def download_one_page(url):
    resp = requests.get(url)
    html = etree.HTML(resp.text)
    table = html.xpath("/html/body/div[4]/div[4]/div[1]/table")[0]

    # 去掉表头
    #trs = table.xpath("./tr")[1:]
    trs = table.xpath("./tr[position()>1]")
    # 拿到每个tr
    for tr in trs:
        txt = tr.xpath("./td/text()")
        # 对数据简单处理：去掉/ \
        txt = (item.replace("\", "").replace("|", "") for item in txt)
        # 把数据存放在文件中
        csvwriter.writerow(txt)
    print(url, "提取完成！！！")
    # 访问请求结束后，关闭网页
    resp.close()

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:
        for i in range(200):
            # 把下载任务提交给线程池
            t.submit(download_one_page, f"https://www.construdip.com/marketanalysis/0/list/{i}.shtml")
    # 写完数据后，关闭网页
    f.close()
    print("全部下载完毕！！！！")

最后

以上就是寒冷钻石为你收集整理的python-(6-6-1)爬虫---线程（池）、进程（池）与实战案例一 进程（池）和线程（池）二 创建多线程三 创建多进程四 创建线程池和进程池五 多线程获取数据案例的全部内容，希望文章能够帮你解决python-(6-6-1)爬虫---线程（池）、进程（池）与实战案例一 进程（池）和线程（池）二 创建多线程三 创建多进程四 创建线程池和进程池五 多线程获取数据案例所遇到的程序开发问题。

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