Python3 threading 多线程实战-优快云博客

主题

正常情况下，程序的运行按顺序执行，但是涉及某些操作，等待结果完成却是非常耗时的操作，比如爬虫进行IO操作等，当涉及的量较大的时候，同步执行的程序十分的耗时，为了使得支持并发操作，缩减程序运行的时间，提高效率。多线程技术就是为了实现这样的功能。

多线程编程中涉及到许多概念：

并发式编程
多线程和多进程
线程安全
线程的声明周期
线程的类型
创建线程
线程间的通信
事件通知
锁和可重入锁
线程挂起
实战型演示多线程编程，并列出我认为写的好的参考文献，供大家参考。

全文思路

主要涉及的python模块是：threading

threading

函数
类包装线程对象：实现run方法
Queue：实现数据间的通信，生产者和消费者模式

Python

# 1 创建新线程：<a href="https://www.168seo.cn/tag/threading-thread" title="View all posts in threading.Thread" target="_blank">threading.Thread</a>(func, args=(,)) 启动线程活动：start() 等待至线程终止：join() # 2 生产者-消费者模型 Queue.put() Queue.get() # 3 互斥锁同步：数据共享;当多个线程都修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定。某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性 # 创建锁 mutex = <a href="https://www.168seo.cn/tag/threading" title="View all posts in threading" target="_blank">threading</a>.Lock() # 锁定 mutex.acquire([timeout]) # 释放 mutex.release() # 4 死锁：在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。 # 5 可重入锁：一个线程“迭代”请求同一个资源

# 1

创建新线程： threading . Thread ( func , args = ( , ) )

启动线程活动： start ( )

等待至线程终止： join ( )

# 2

生产者 -消费者模型

Queue . put ( )

Queue . get ( )

# 3

互斥锁同步：数据共享 ;当多个线程都修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定 /非锁定。某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性

# 创建锁

mutex = threading . Lock ( )

# 锁定

mutex . acquire ( [ timeout ] )

# 释放

mutex . release ( )

# 4

死锁：在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。

# 5

可重入锁：一个线程“迭代”请求同一个资源

2.目标网站：

目标：获取一年内的停复牌信息

目标网址：http://www.cninfo.com.cn/cninfo-new/memo-2?queryDate=2016-11-17&queryType=queryType1

网址和日期相关
周末无数据
获取11月份有效url的方法：

不知道为啥我写的这么复杂又是回调函数，又是各种函数调用。

Python

def crawlurl(year=2016, month=11, day=None, <a href="https://www.168seo.cn/tag/queue" title="View all posts in queue" target="_blank">queue</a>=None, *, callback, lastcall): days = [i for i in range(1, 31)] for day in days: if callback(year, month, day=day): data = datetime(year, month, day) URL = lastcall(data) <a href="https://www.168seo.cn/tag/queue" title="View all posts in queue" target="_blank">queue</a>.put(("url", URL)) # 判断日期是否有效，周末和未来网站无数据 def is_valid_day(year=2016, month=11, day=None): data = datetime(year=year, month=month, day=day) if data.weekday() in range(0, 5) and data <= datetime.today(): return True # 构造url方法 def geturl(data): url = "http://www.cninfo.com.cn/cninfo-new/memo-2?queryDate=%s&queryType=queryType1" return url % changedatetime(data) # 将日期格式化成2016-11-17形式 def changedatetime(date): return date.strftime('%Y-%m-%d') A = Queue() allurl = crawlurl(2016,11, queue= A, callback=is_valid_day, lastcall=geturl) print(A.qsize()) # 截止17号，网站存在13个有效日期：去除5,6,12,13周末日 A.put(("None", -1)) while True: _, url = A.get() if url == -1: break print(url)

def crawlurl ( year = 2016 , month = 11 , day = None , queue = None , * , callback , lastcall ) :

days = [ i for i in range ( 1 , 31 ) ]

for day in days :

if callback ( year , month , day = day ) :

data = datetime ( year , month , day )

URL = lastcall ( data )

queue . put ( ( "url" , URL ) )

# 判断日期是否有效，周末和未来网站无数据

def is_valid_day ( year = 2016 , month = 11 , day = None ) :

data = datetime ( year = year , month = month , day = day )

if data . weekday ( ) in range ( 0 , 5 ) and data <= datetime . today ( ) :

return True

# 构造url方法

def geturl ( data ) :

url = "http://www.cninfo.com.cn/cninfo-new/memo-2?queryDate=%s&queryType=queryType1"

return url % changedatetime ( data )

# 将日期格式化成2016-11-17形式

def changedatetime ( date ) :

return date . strftime ( '%Y-%m-%d' )

A = Queue ( )

allurl = crawlurl ( 2016 , 11 , queue = A , callback = is_valid_day , lastcall = geturl )

print ( A . qsize ( ) ) # 截止17号，网站存在13个有效日期：去除5,6,12,13周末日

A . put ( ( "None" , - 1 ) )

while True :

_ , url = A . get ( )

if url == - 1 :

break

print ( url )

一、实例化Thread类来使用多线程

Thread(target=func, args=())

Python

# url是上文获取的url, queue 用来将IO操作抓取的网页信息存入队列中 def download(url, queue): headers = {"Host": "www.cninfo.com.cn", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36"} try: resp = requests.get(url, headers=headers) if resp.status_code == 200: queue.put(("response", resp.text)) except: print("Connection wrong")

# url是上文获取的url, queue 用来将IO操作抓取的网页信息存入队列中

def download ( url , queue ) :

headers = { "Host" : "www.cninfo.com.cn" ,

"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36" }

try :

resp = requests . get ( url , headers = headers )

if resp . status_code == 200 :

queue . put ( ( "response" , resp . text ) )

except :

print ( "Connection wrong" )

Python

# 这里整体的思路是： # 1. 将获取的url存放在url_queue队列中 # 2. 将url_queue队列中的url 传入下载函数中 # 3. 将获取的网页信息数据存入：response_queue队列中 url_queue = Queue() response_queue = Queue() i = crawlurl(2016,11, queue= url_queue, callback=is_valid_day, lastcall=geturl) print(url_queue.qsize()) # 13 url_queue.put(("None", -1)) # 插入标志信息好让函数返回 <a href="https://www.168seo.cn/tag/thread" title="View all posts in thread" target="_blank">thread</a>s = [] while True: _, url = url_queue.get() if url == -1: break t = Thread(target=download, args=(url, response_queue)) <a href="https://www.168seo.cn/tag/thread" title="View all posts in thread" target="_blank">thread</a>s.append(t) t.start() # 启动线程 for j in threads: j.join() # 线程挂起，主线程会等待子线程全部完成才继续运行 print(response_queue.qsize()) # 13 response_queue.put(("None", -1)) while True: _, response = response_queue.get() if response == -1: break print(len(response)) # 查看是否真的获取网页信息 #33087 #36111 #39310 #43046 #36163 #40661 #42014 #48080 #52088 #34507 #40294 #28014 #44018

# 这里整体的思路是：

# 1. 将获取的url存放在url_queue队列中

# 2. 将url_queue队列中的url 传入下载函数中

# 3. 将获取的网页信息数据存入：response_queue队列中

url_queue = Queue ( )

response_queue = Queue ( )

i = crawlurl ( 2016 , 11 , queue = url_queue , callback = is_valid_day , lastcall = geturl )

print ( url_queue . qsize ( ) ) # 13

url_queue . put ( ( "None" , - 1 ) ) # 插入标志信息好让函数返回

threads = [ ]

while True :

_ , url = url_queue . get ( )

if url == - 1 :

break

t = Thread ( target = download , args = ( url , response_queue ) )

threads . append ( t )

t . start ( ) # 启动线程

for j in threads :

j . join ( ) # 线程挂起，主线程会等待子线程全部完成才继续运行

print ( response_queue . qsize ( ) ) # 13

response_queue . put ( ( "None" , - 1 ) )

while True :

_ , response = response_queue . get ( )

if response == - 1 :

break

print ( len ( response ) ) # 查看是否真的获取网页信息

#33087

#36111

#39310

#43046

#36163

#40661

#42014

#48080

#52088

#34507

#40294

#28014

#44018

二、继承Thread类，重写run方法

Python

class Download(Thread): def __init__(self, url, queue): super().__init__() self.url = url self.queue = queue def run(self): response = self.download() self.queue.put(("response", response)) def download(self): headers = {"Host": "www.cninfo.com.cn", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36"} try: resp = requests.get(self.url, headers=headers) if resp.status_code == 200: return resp.text except: print("Connection wrong") # 获取url url_queue = Queue() response_queue = Queue() i = crawlurl(2016,11, queue= url_queue, callback=is_valid_day, lastcall=geturl) print(url_queue.qsize()) url_queue.put(("None", -1)) threads2 = [] response_queue2 = Queue() while True: _, url = url_queue.get() if url == -1: break t2 = Download(url, response_queue2) threads2.append(t2) for i in threads2: i.start() for j in threads2: j.join() print(response_queue2.qsize()) # 13 response_queue2.put(("None", -1)) while True: _, response = response_queue2.get() if response == -1: break print(len(response)) #33087 #34507 #28014 #44018 #48080 #36111 #43046 #36163 #40294 #40661 #39310 #52088 #42014