大多数正常人在下载图片的时候都是一个一个点击保存，图片越多花费的时间越多，大大的降低了工作效率。如果是学了爬虫的，一定会想到多线程来自动下载保存图片。
多线程介绍：
多线程是为了同步完成多项任务，通过提高资源使用效率来提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候实现的。
将多线程这种比喻成火车的每一节车厢，而所谓的进程就是火车。车厢脱离了火车的牵引就无法正常行驶了。同样的道理火车可以有很多节车厢。说白了，多线程的出现就是为了提升工作效率。但是也会伴随着一些问题的出现。
threading模块介绍：
threading模块是python中专门提供用来做多线程编程的模块。threading模块中最常用的类是Thread。以下看一个简单的多线程程序：
import threading
import time
def coding():
for x in range(3):
print('%s正在写代码' % x)
time.sleep(1)
def drawing():
for x in range(3):
print('%s正在画图' % x)
time.sleep(1)
def single_thread():
coding()
drawing()
def multi_thread():
t1 = threading.Thread(target=coding)
t2 = threading.Thread(target=drawing)
t1.start()
t2.start()
if __name__ == '__main__':
multi_thread()查看线程数：
使用threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量。
查看当前线程的名字：
使用threading.current_thread()可以看到当前线程的信息。
继承自threading.Thread类：
为了让线程代码更好的封装。可以使用threading模块下的Thread类，继承自这个类，然后实现run方法，线程就会自动运行run方法中的代码。示例代码如下：
import threading
import time
class CodingThread(threading.Thread):
def run(self):
for x in range(3):
print('%s正在写代码' % threading.current_thread())
time.sleep(1)
class DrawingThread(threading.Thread):
def run(self):
for x in range(3):
print('%s正在画图' % threading.current_thread())
time.sleep(1)
def multi_thread():
t1 = CodingThread()
t2 = DrawingThread()
t1.start()
t2.start()
if __name__ == '__main__':
multi_thread()多线程共享全局变量的问题：
多线程都是在同一个进程中运行的。因此在进程中的全局变量所有线程都是可共享的。这就造成了一个问题，因为线程执行的顺序是无序的。有可能会造成数据错误。比如以下代码：
import threading
tickets = 0
def get_ticket():
global tickets
for x in range(1000000):
tickets += 1
print('tickets:%d'%tickets)
def main():
for x in range(2):
t = threading.Thread(target=get_ticket)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()以上结果正常来讲应该是6，但是因为多线程运行的不确定性。因此最后的结果可能是随机的。
锁机制：
为了解决以上使用共享全局变量的问题。threading提供了一个Lock类，这个类可以在某个线程访问某个变量的时候加锁，其他线程此时就不能进来，直到当前线程处理完后，把锁释放了，其他线程才能进来处理。示例代码如下：
import threading
VALUE = 0
gLock = threading.Lock()
def add_value():
global VALUE
gLock.acquire()
for x in range(1000000):
VALUE += 1
gLock.release()
print('value：%d'%VALUE)
def main():
for x in range(2):
t = threading.Thread(target=add_value)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()Lock版本生产者和消费者模式：
生产者和消费者模式是多线程开发中经常见到的一种模式。生产者的线程专门用来生产一些数据，然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。但是因为要使用中间变量，中间变量经常是一些全局变量，因此需要使用锁来保证数据完整性。以下是使用threading.Lock锁实现的“生产者与消费者模式”的一个例子：
import threading
import random
import time
gMoney = 1000
gLock = threading.Lock()
# 记录生产者生产的次数，达到10次就不再生产
gTimes = 0
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gLock
global gTimes
while True:
money = random.randint(100, 1000)
gLock.acquire()
# 如果已经达到10次了，就不再生产了
if gTimes >= 10:
gLock.release()
break
gMoney += money
print('%s当前存入%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
gTimes += 1
time.sleep(0.5)
gLock.release()
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gLock
global gTimes
while True:
money = random.randint(100, 500)
gLock.acquire()
if gMoney > money:
gMoney -= money
print('%s当前取出%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
time.sleep(0.5)
else:
# 如果钱不够了，有可能是已经超过了次数，这时候就判断一下
if gTimes >= 10:
gLock.release()
break
print("%s当前想取%s元钱，剩余%s元钱，不足！" % (threading.current_thread(),money,gMoney))
gLock.release()
def main():
for x in range(5):
Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()
for x in range(5):
Producer(name='生产者线程%d'%x).start()
if __name__ == '__main__':
main()Condition版的生产者与消费者模式：
Lock版本的生产者与消费者模式可以正常的运行。但是存在一个不足，在消费者中，总是通过while True死循环并且上锁的方式去判断钱够不够。上锁是一个很耗费CPU资源的行为。因此这种方式不是最好的。还有一种更好的方式便是使用threading.Condition来实现。threading.Condition可以在没有数据的时候处于阻塞等待状态。一旦有合适的数据了，还可以使用notify相关的函数来通知其他处于等待状态的线程。这样就可以不用做一些无用的上锁和解锁的操作。可以提高程序的性能。首先对threading.Condition相关的函数做个介绍，threading.Condition类似threading.Lock，可以在修改全局数据的时候进行上锁，也可以在修改完毕后进行解锁。以下将一些常用的函数做个简单的介绍：
acquire：上锁。
release：解锁。
wait：将当前线程处于等待状态，并且会释放锁。可以被其他线程使用notify和notify_all函数唤醒。被唤醒后会继续等待上锁，上锁后继续执行下面的代码。
notify：通知某个正在等待的线程，默认是第1个等待的线程。
notify_all：通知所有正在等待的线程。notify和notify_all不会释放锁。并且需要在release之前调用。
Condition版的生产者与消费者模式代码如下：
import threading
import random
import time
gMoney = 1000
gCondition = threading.Condition()
gTimes = 0
gTotalTimes = 5
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gCondition
global gTimes
while True:
money = random.randint(100, 1000)
gCondition.acquire()
if gTimes >= gTotalTimes:
gCondition.release()
print('当前生产者总共生产了%s次'%gTimes)
break
gMoney += money
print('%s当前存入%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
gTimes += 1
time.sleep(0.5)
gCondition.notify_all()
gCondition.release()
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gCondition
while True:
money = random.randint(100, 500)
gCondition.acquire()
# 这里要给个while循环判断，因为等轮到这个线程的时候
# 条件有可能又不满足了
while gMoney < money:
if gTimes >= gTotalTimes:
gCondition.release()
return
print('%s准备取%s元钱，剩余%s元钱，不足！'%(threading.current_thread(),money,gMoney))
gCondition.wait()
gMoney -= money
print('%s当前取出%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
time.sleep(0.5)
gCondition.release()
def main():
for x in range(5):
Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()
for x in range(2):
Producer(name='生产者线程%d'%x).start()
if __name__ == '__main__':
main()Queue线程安全队列：
在线程中，访问一些全局变量，加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中，那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么都做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。相关的函数如下：
初始化Queue(maxsize)：创建一个先进先出的队列。
qsize()：返回队列的大小。
empty()：判断队列是否为空。
full()：判断队列是否满了。
get()：从队列中取最后一个数据。
put()：将一个数据放到队列中。
使用生产者与消费者模式多线程下载表情包：
import threading
import requests
from lxml import etree
from urllib import request
import os
import re
from queue import Queue
class Producer(threading.Thread):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}
def __init__(self,page_queue,img_queue,*args,**kwargs):
super(Producer, self).__init__(*args,**kwargs)
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
while True:
if self.page_queue.empty():
break
url = self.page_queue.get()
self.parse_page(url)
def parse_page(self,url):
response = requests.get(url,headers=self.headers)
text = response.text
html = etree.HTML(text)
imgs = html.xpath("//div[@class='page-content text-center']//a//img")
for img in imgs:
if img.get('class') == 'gif':
continue
img_url = img.xpath(".//@data-original")[0]
suffix = os.path.splitext(img_url)[1]
alt = img.xpath(".//@alt")[0]
alt = re.sub(r'[，。？?,/\\·]','',alt)
img_name = alt + suffix
self.img_queue.put((img_url,img_name))
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self,page_queue,img_queue,*args,**kwargs):
super(Consumer, self).__init__(*args,**kwargs)
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
while True:
if self.img_queue.empty():
if self.page_queue.empty():
return
img = self.img_queue.get(block=True)
url,filename = img
request.urlretrieve(url,'images/'+filename)
print(filename+' 下载完成！')
def main():
page_queue = Queue(100)
img_queue = Queue(500)
for x in range(1,101):
url = "http://www.doutula.com/photo/list/?page=%d" % x
page_queue.put(url)
for x in range(5):
t = Producer(page_queue,img_queue)
t.start()
for x in range(5):
t = Consumer(page_queue,img_queue)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()GIL全局解释器锁：
Python自带的解释器是CPython。CPython解释器的多线程实际上是一个假的多线程（在多核CPU中，只能利用一核，不能利用多核）。同一时刻只有一个线程在执行，为了保证同一时刻只有一个线程在执行，在CPython解释器中有一个东西叫做GIL（Global Intepreter Lock），叫做全局解释器锁。这个解释器锁是有必要的。因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的。当然除了CPython解释器，还有其他的解释器，有些解释器是没有GIL锁的，见下面：
Jython：用Java实现的Python解释器。不存在GIL锁。
IronPython：用.net实现的Python解释器。不存在GIL锁。
PyPy：用Python实现的Python解释器。存在GIL锁。
GIL虽然是一个假的多线程。但是在处理一些IO操作（比如文件读写和网络请求）还是可以在很大程度上提高效率的。在IO操作上建议使用多线程提高效率。在一些CPU计算操作上不建议使用多线程，而建议使用多进程。
多线程作业：
import requests
from lxml import etree
import threading
from queue import Queue
import csv
class BSSpider(threading.Thread):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}
def __init__(self,page_queue,joke_queue,*args,**kwargs):
super(BSSpider, self).__init__(*args,**kwargs)
self.base_domain = 'http://jshk.com.cn'
self.page_queue = page_queue
self.joke_queue = joke_queue
def run(self):
while True:
if self.page_queue.empty():
break
url = self.page_queue.get()
response = requests.get(url, headers=self.headers)
text = response.text
html = etree.HTML(text)
descs = html.xpath("//div[@class='j-r-list-c-desc']")
for desc in descs:
jokes = desc.xpath(".//text()")
joke = "\n".join(jokes).strip()
link = self.base_domain+desc.xpath(".//a/@href")[0]
self.joke_queue.put((joke,link))
print('='*30+"第%s页下载完成！"%url.split('/')[-1]+"="*30)
class BSWriter(threading.Thread):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}
def __init__(self, joke_queue, writer,gLock, *args, **kwargs):
super(BSWriter, self).__init__(*args, **kwargs)
self.joke_queue = joke_queue
self.writer = writer
self.lock = gLock
def run(self):
while True:
try:
joke_info = self.joke_queue.get(timeout=40)
joke,link = joke_info
self.lock.acquire()
self.writer.writerow((joke,link))
self.lock.release()
print('保存一条')
except:
break
def main():
page_queue = Queue(10)
joke_queue = Queue(500)
gLock = threading.Lock()
fp = open('bsbdj.csv', 'a',newline='', encoding='utf-8')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('content', 'link'))
for x in range(1,11):
url = 'Bad Request' % x
page_queue.put(url)
for x in range(5):
t = BSSpider(page_queue,joke_queue)
t.start()
for x in range(5):
t = BSWriter(joke_queue,writer,gLock)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()