Python多线程爬虫，效率真的高 _Python

有些时候，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。

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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。
最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢，而进程则是火车。车厢离开火车是无法跑动的，同理火车也可以有多节车厢。多线程的出现就是为了提高效率。同时它的出现也带来了一些问题。
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：

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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：

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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：

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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：

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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：

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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：
1、acquire：上锁。
2、release：解锁。
3、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。
4、notify：通知某个正在等待的线程，默认是第1个等待的线程。
5、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：