为啥Python多线程爬虫跑的慢？

单线程和多线程进行数据抓取结果还是大有不同的，但是要值得注意的事，如果多线程没调配好可能连单线程的效率都比不上。本次就和大家一起聊一聊单线程多线程的一些需要注意的事项。

知识点

线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源，但它可与同属的一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

多线程语法

在Python中实现多线程编程需要用到的就是threading模块中的Thread类，我们来看看最简单的语法，我们首先来一个简单的函数。

def task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [100, 1000, 10000]
for num in nums:task(num)# 100
#1000
#10000

我们用三个子线程分别计算。

import threadingdef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [100, 1000, 10000]
for num in nums:t = threading.Thread(target=task, args=(num,))t.start()

利用Thread创建线程，target参数接收函数名，args参数接收函数的参数，start方法启动线程。

这里还需要讲解一下join方法，他的作用是让主线程等待，直到该子线程结束。我们来看看加该方法和不加该方法，最终的结果是怎么样的。

import threadingdef task():num = 0for i in range(10000000):num += 1print(num)t = threading.Thread(target=task)
t.start()
print('end')# end
# 10000000

import threadingdef task():num = 0for i in range(10000000):num += 1print(num)t = threading.Thread(target=task)
t.start()
t.join()
print('end')# 10000000
# end

GIL

在说概念之前，我们还是以上面的代码为例，分别求单线程和多线程代码运行的时间。

单线程

import timedef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [1000000, 100000000, 1000000000]
start = time.time()
for num in nums:task(num)
end = time.time()
print(end - start)# 50.44705629348755

多线程

import threading
import timedef task(num):count = 0for i in range(num):count += 1print(count)nums = [1000000, 100000000, 1000000000]
ts = []
start = time.time()for num in nums:t = threading.Thread(target=task, args=(num,))t.start()ts.append(t)for t in ts:t.join()end = time.time()
print(end - start)# 55.022353172302246

你会发现多线程比单线程花费的时间还要更多，这是因为GIL的原因。

GIL的全称是Global Interpreter Lock（全局解释器锁），Python最初的设计理念在于，为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题，设计为在任意时刻只能由一个线程在解释器中运行。因此Python中的多线程是表面上的多线程（同一时刻只有一个线程），不是真正的多线程。

但是如果是因为GIL的原因，就说多线程无用是不对的，对于IO密集的程序，多线程是要比单线程快的。我们举一个简单的爬虫案例。

单线程

import timedef task(url):s = url.split('_')[-1]time.sleep(int(s)) #这里模拟请求等待urls = ['url_1', 'url_2', 'url_3']
start = time.time()
for url in urls:task(url)
end = time.time()
print(end - start)# 6.013520002365112

多线程

import threading
import timedef task(url):s = url.split('_')[-1]time.sleep(int(s))ts = []
urls = ['url_1', 'url_2', 'url_3']
start = time.time()for url in urls:t = threading.Thread(target=task, args=(url,))t.start()ts.append(t)for t in ts:t.join()end = time.time()
print(end - start)# 3.005527973175049

这时候我们就能看到多线程的优势了，虽然多线程只是在各线程来回切换，但是可以让IO堵塞的时间切换到其他线程做其他的任务，很适合爬虫或者文件的操作。