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转载：蚂蚁学python 网址：【【2021最新版】Python 并发编程实战，用多线程、多进程、多协程加速程序运行】 https://www.bilibili.com/video/BV1bK411A7tV/?p=8&share_source=copy_web&vd_source=d0ef3d08fdeef1740bab49cdb3e96467
实战案例：
对于网络爬虫来讲是属于I/O 操作,比较适用多线程爬虫，多进程就不太适合，如果对协程分支异步编程asyncio 较为熟悉的话，也很方便。
小项目任务：获取博客园文章标题，以及访问连接，当然你也可以去访问本网站csdn
需要改变的代码部分，访问网址，以及通过正则提取网页数据
网页请求代码：（这里只是通过单线程串行的方式获取了一页数据）
blog_spider 文件（先创建这样以 blog_spider 命名的python文件）
import requests
import re
urls = [f"https://www.cnblogs.com/#p{page}"for page in range(1,51)]
def craw(url):r = requests.get(url).textreturn rdef parse(html):url_Data = re.findall('<a class="post-item-title" href="(.*?)" target="_blank">(.*?)</a>',html)return url_Data
if __name__ == '__main__':for result in parse(craw(urls[3])):print(result)
在创建一个名为 ：thread_pool python文件
import concurrent.futures
import pprintimport blog_spider
#这里是导入自己写的一个包，我的理解是封装成一个包或者是模块可以供其他python文件调用
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:htmls = pool.map(blog_spider.craw,blog_spider.urls)htmls = list(zip(blog_spider.urls,htmls))for url,html in htmls:print(url,len(html))
print("craw over")
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()as pool:futures = {}for url,html in htmls:future = pool.submit(blog_spider.parse,html)futures[future] = urlfor future in concurrent.futures.as_completed(futures):url = futures[future]print(url,future.result())关于多进程和多线程的关系：
进程适用cpu密集型，线程适用IO密集型，线程是由进程所创建的，创建一个进程，会自动帮你创建一个主线程，由主线程可以创建其他子线程，线程的数量是有限的，因为python由于 GIL(全局事务解释器)锁的限定，无论你是多核cpu但是只允许你在同一时间执行一个线程，在请求IO时，线程是在不定时进行切换的会损耗一定的资源，如果线程数量过多，线程的切换开销过大，这样就会抵消多线程带来的速度优势。
第五十页请求到的数据
看看获取的数据是否正确
检查了一下，的确数据不对，有可能是反扒机制识别，等待时间，和网址信息填充存在问题，我已经排除，我太忙了有时间我会在看看。