多线程与多进程并发爬取
堵塞与非堵塞
在编程里经常会听到堵塞，非堵塞，同步，异步等这些专业词语。那这些到底代表着什么意思呢？举个通俗点的例子来进行说明：
(1)同步堵塞：你拿个水壶去烧水，就这样在火炉前等待着水烧开，期间不去干其他事，就这样站着，每过一段时间查看一下水烧开了没有。
(2)同步非堵塞：你还是拿个水壶去烧水，但不再傻傻的站着那里等水烧开，而是跑回房间上网。每过一段时间就来查看一下水烧开了没有，没烧开就走人。
(3)异步堵塞。你这次换了个水壶，水壶烧开以后会自己响提醒你，不需要你再查看。你还是去烧水，站在那里等水壶响，这就是异步堵塞
(4)异步非堵塞。你想了一下不对，既然水壶会自己通知你水烧开了没有，就不需要在这里继续等待了，所以烧水的时候就回房间做其他事情，等待水烧开后水壶自动通知你。
在Python代码中，与用还遍历的方式去执行函数时，其实就是属于同步堵塞的模式，效率十分低下，可以试一下运行下面这段代码。
import time
start =time.time()
def hello():
time.sleep(1)
print('hello world')
for i in range(0,10):
hello()
print(time.time()-start)
运行结果
D:\pythonproject\venv\Scripts\python.exe D:/pythonproject/test/duoxianchen/tongbuduse.py
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
10.095674514770508
这段代码的运行花了10.095674514770508秒时间，因为它是使用了单线程堵塞的方式去执行函数。也就是如果有十壶水需要烧开，使用了每次只烧一壶的方式。其实可以使用异步的方式烧水，每次可以烧多壶水。
import time
import threading
start =time.time()
def hello():
time.sleep(1)
print("hello world")
for i in range(0,10):
t=threading.Thread(target=hello)
t.start()
print(time.time()-start)
执行此段代码
D:\pythonproject\venv\Scripts\python.exe D:/pythonproject/test/duoxianchen/yibusaoshui2.py
0.0019941329956054688
hello worldhello worldhello worldhello worldhello worldhello worldhello world
hello worldhello world
hello world
Process finished with exit code 0
这结果是复制粘贴的，不是录进去的。所以中间那行两个hello world 连在一块也是代码运行的结果。这里可以看到最后花费的时间在第一行就直接打印了出来，使用时间不到一秒。那么这段代码到底是怎么实现的呢？
首先，通过for循环遍历创建10个线程：
t = threading.Thread(target=hello) # 创建线程
然后开启线程：
t.start()
这样就开启了10个线程，并发执行hello函数，在执行hello函数的同时还执行了计算花费时间的：
也就是开启线程的一刻，就结束了，
print(time.time()-start)
全部代码完成使用的时间其实只有1秒，就是我们强制执行的那1秒睡眠时间：
time.sleep(1)
但是，由于刚才执行的代码都是无效的，虽然很快，但没办法证明只用1秒完成。为了证明需要修改一下代码，不再使用循环遍历的方式创建线程：
import time
import threading
start =time.time()
def hello():
time.sleep(1)
print("hello world")
#for i in range(0,10):
# hello()
''' 使用手动的方式创建10个进程并执行'''
t1 = threading.Thread(target=hello)
t2 = threading.Thread(target=hello)
t3 = threading.Thread(target=hello)
t4 = threading.Thread(target=hello)
t5 = threading.Thread(target=hello)
t6 = threading.Thread(target=hello)
t7 = threading.Thread(target=hello)
t8 = threading.Thread(target=hello)
t9 = threading.Thread(target=hello)
t10 = threading.Thread(target=hello)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
t5.start()
t6.start()
t7.start()
t8.start()
t9.start()
t10.start()
'''等待子线程结束'''
t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
t5.join()
t6.join()
t7.join()
t8.join()
t9.join()
t10.join()
print(time.time()-start)
运行代码，结果如下
D:\pythonproject\venv\Scripts\python.exe D:/pythonproject/test/duoxianchen/bingfa3.py
hello worldhello worldhello world
hello worldhello worldhello worldhello worldhello world
hello worldhello world
1.007749319076538
Process finished with exit code 0
? 总共使用时间在最后打印了出来，总花费时间比1秒多出一点。1秒是我们代码强制睡眠的时间，后面的0…007749319076538 是代码执行花费的时间。
? 不过这个例子有点太笨，需要自己手动写10个进程去添加，再换一个例子来说明。
import threading
import time
start =time.time()
def sing():
time.sleep(3)
print("我喜欢唱歌")
def dance():
time.sleep(3)
print("我喜欢跳舞")
sing()
dance()
print(time.time()-start)
创建两个函数，分别是sing函数 dance函数，睡眠3秒后打印 “我喜欢唱歌”；然后运行 dance 函数，睡眠3秒后打印“我喜欢跳舞”.然后运行代码，结果输入如下:
我喜欢唱歌
我喜欢跳舞
6.009649276733398
使用单线程堵塞的方式运行代码，先运行sing函数然后运行dance 函数，花费时间为6.009649276733398。然后修改一下代码，使用多线程的模式。
import time
import threading
start =time.time()
def sing():
time.sleep(3)
print("我喜欢唱歌")
def dance():
time.sleep(3)
print("我喜欢跳舞")
t1 =threading.Thread(target=sing)
t2 =threading.Thread(target=dance)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(time.time()-start)
运行代码，结果如下
我喜欢唱歌我喜欢跳舞
3.004112958908081
可以看到，运行代码只花费了3.004112958908081秒。sing函数和dance函数是同时运行并且睡眠了3秒钟，然后打印"我喜欢唱歌"和"我喜欢跳舞"所谓多线程就是分别新增多条进程去完成目标工作。可以将上面的代码修改将工作的进程打印出来。
import time
import threading
start =time.time()
def sing():
time.sleep(3)
# print("我喜欢唱歌") #删除代码
print("我喜欢唱歌，现在运行的进程是 %s"%threading.current_thread().name)#打印线程名字
def dance():
time.sleep(3)
# print("我喜欢跳舞") #删除代码
print('我喜欢跳舞，现在运行的进程是 %s'%threading.current_thread().name)#打印线程名字
t1 =threading.Thread(target=sing)
t2 =threading.Thread(target=dance)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(time.time()-start)
运行结果
我喜欢跳舞，现在运行的进程是 Thread-2我喜欢唱歌，现在运行的进程是 Thread-1
3.0113303661346436
可以看到，运行sing 函数和dance函数使用了两条进程，分别是Thread-1 和Thread-2。两条进程同步分别运行了 sing函数和dance函数,避免了堵塞,优化了效率,节省了时间。
