4. 使用多线程和多进程进行爬虫时需要注意的问题和可能的挑战 资源竞争:多线程和多进程都可能导致资源竞争问题(如共享变量的访问冲突)。在多线程中,可以使用锁来同步访问共享资源;在多进程中,则需要注意进程间通信和数据共享的问题。 上下文切换:频繁的上下文切换可能会增加系统的开销,降低程序的性能。因此,需要根据实...
p.start()# p.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。# 创建并启动一个线程t = threading.Thread(target=thread_worker) t.start()# t.join() # 阻塞主线程(或主进程),直到被调用的线程(或进程)完成执行。foriinrange(200):print(f"主进程{i}") 线程池和进程池 py ...
可以看到这里的代码和7.2.1节多线程用法如出一辙,主要是第1行代码把import threading换成了import multiprocessing引入多进程库,第18和第19行代码把多线程里的threading.Thread()函数换成了multiprocessing.Process()函数而已,如果需要传入参数也可以通过args参数传入。 这里的test1和test2()函数笔者特地创建的是CPU计算密...
我们使用多线程/多进程的话,就可以实现对多个url同时进行操作。这样就能大大缩减了爬虫运行时间。 实现多线程/多进程 多线程 python提供了两组多线程接口,一是thread模块_thread,提供低等级接口;二是threading模块,在thread模块基础上进行封装,提供更容易使用的基于对象的接口,可以继承Thread对象来实现多线程。 同时,还有...
2、多线程爬虫Python代码实战 了解了线程和进程的基础知识后,下面就来多线程的Python代码实现,以及如何通过多线程完成爬虫任务,提高爬虫效率。 2.1 多线程Python基础知识点 这一节首先讲解下多线程的基础知识点,为之后的进阶知识打好基础。 (1)多线程初步体验 ...
python爬虫之多线程、多进程 使用多进程、多线程编写爬虫的代码能有效的提高爬虫爬取目标网站的效率。 一、什么是进程和线程 引用廖雪峰的官方网站关于进程和线程的讲解: 进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打...
假设我们的量化模型需要从多个网站爬取一些数据,我们将要对比用单线程和多线程的方法有何性能上的差别。 1,单线程,单进程 在单线程、单进程中,我们将用for循环读取一个url列表。 如您所见,我们只是使用for循环一个接一个地遍历url并读取响应。我们可以使用IPython的%%time函数对消耗的时间进行统计,这个读取13个网页...
Python多线程,thread标准库。都说Python的多线程是鸡肋,推荐使用多进程。 Python为了安全考虑有一个GIL。每个CPU在同一时间只能执行一个线程 GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),就相当于通行证,每一次线程会先要去申请通行证,通行证申请下来了,才能进入CPU执行。
多线程爬虫 建立爬虫是为了提高效率,而建立多线程正是提高效率的方法之一,单线程爬虫只有一个线程,在每次访问网页时,不能够充分利用网络带宽,从而造成资源的浪费。 Python在设计的时候,有一个全局解释器(Global Interpreter Lock),导致Python的多线程都是伪线程,其本质还是一个单线程,只是这个线程每个事情只做几毫秒几...
用python 挺久了,但并没有深入了解过多线程多进程之类的知识,最近看了许多关于多线程多进程的知识,记录简单的实现过程。 方案 爬取某网站 20 页图片,每页大概 20~30 张图片 该网站没有反爬措施 爬虫全速爬取,不设置休眠时间 依次爬取每页的图片链接,保存至一个列表中(对于单线程、多进程方案),保存至队列(对...