爬虫学习--14.进程与线程

爬虫学习--14.进程与线程

码农世界 2024-05-24 后端 59 次浏览 0个评论

什么是进程?

电脑中时会有很多单独运行的程序,每个程序有一个独立的进程,
而进程之间是相互独立存在的。比如下标中的QQ播放器、小鹅通等等。

什么是线程?

进程可以简单的理解为一个可以独立运行的程序单位,它是线程的集合,进程就是有一个或多个线程构成的。
而线程是进程中的实际运行单位,是操作系统进行运算调度的最小单位。
可理解为线程是进程中的一个最小运行单元。

什么是多进程?

同理,多进程就是指计算机同时执行多个进程,一般是同时运行多个软件。

什么是多线程?

提到多线程这里要说两个概念,就是串行和并行搞清楚这个,我们才能更好地理解多线程。
​
串行:
所谓串行,其实是相对于单条线程来执行多个任务来说的,
我们就拿下载文件来举个例子:当我们下载多个文件时,在串行中它是按照一定的顺序去进行下载的,
也就是说,必须等下载完A之后才能开始下载B,它们在时间上是不可能发生重叠的。
​
并行:
下载多个文件,开启多条线程,多个文件同时进行下载,
这里是严格意义上的,在同一时刻发生的,并行在时间上是重叠的。
​
## ==简单了解了这两个概念之后,我们再来说说到底什么什么是多线程?==
​
举个例子,我们打开腾讯管家,腾讯管家本身就是一个程序,也就是说它就是一个进程,它里面有很多的功能,我们可以看下图,能查杀病毒、清理垃圾、电脑加速等众多功能。
​
按照单线程来说,无论你想要清理垃圾、还是病毒查杀,那么你必须先做完其中的一件事,才能做下一件事,这里面是有一个执行顺序的。
​
如果是多线程的话,我们其实在清理垃圾的时候,还可以进行查杀病毒、电脑加速等等其他的操作,这个是严格意义上的同一时刻发生的,没有执行上的先后顺序。
​
**简单理解为:多线程就是指一个进程中同时有多个线程正在执行。**

多线程爬虫

由于外部网络不稳定,在使用单线程爬取网页数据时,如果有一个网页响应速度慢或者卡住了,那整个程序都要等待下去,这显然是无效率的。因此,我们可以使用多线程、多进程、协程技术来实现并发下载网页。 那么,在Python中多线程、多进程和协程应该如何选择呢? 一般来说,多进程适用于CPU密集型的代码,例如各种循环处理、大量的密集并行计算等。多线程适用于I/O密集型的代码,例如文件处理、网络交互等。协程无需通过操作系统调度,没有进程、线程之间的切换和创建等开销,适用于大量不需要CPU的操作,例如网络I/O等。 实际上,限制爬虫程序发展的瓶颈就在于网络I/O,原因是网络I/O的速度赶不上CPU的处理速度。结合多线程、多进程和协程的特点和用途,我们一般采用多线程和协程技术来实现爬虫程序。

多任务基本介绍

有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的。

程序中模拟多任务

import time

def sing():

    for i in range(3):

        print("正在唱歌... %d"%i)

        time.sleep(1)

def dance():

    for i in range(3):

        print("正在跳舞...%d"%i)

        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':

    sing()

    dance()

多线程的创建

通过函数来创建

1 通过函数来创建
通过threading模块当中的一个Thread类,有一个target参数。这个参数需要我们传递一个函数对象。这个函数就可以实现多线程的逻辑
def Demo01():
    print('hello 子线程')
​
​
if __name__ == "__main__":
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=Demo01)
        time.sleep(1)
        t.start()

通过类来创建

2 通过类来创建
自定义一个类,需要继承父类 threading.Thread 并重写run()方法
class Demo02(threading.Thread):
    def run(self) -> None:
        for i in range(5):
            print("hello 子线程")
​
​
if __name__ == "__main__":
    d = Demo02()
    d.start()

主线程和子线程的执行关系

  • 主线程会等待子线程结束之后在结束

  • join() 等待子线程结束之后,主线程继续执行

  • setDaemon() 守护线程,不会等待子线程结束

    3 主线程和子线程的执行关系
    主线程会等子线程结束之后再结束!考试例子画图
    打印的结果有很多种 可以来猜一猜?
    def Demo01():
        for i in range(5):
            print('hello 子线程')
            time.sleep(1)
    ​
    ​
    if __name__ == "__main__":
        t = threading.Thread(target=Demo01)
        t.setDaemon(True)  # 守护线程,不会等待子线程结束
        t.start()
        # 第一种sleep(5秒)
        # t.join() # 等待子线程结束之后,主线程继续执行
        print(123)

    查看线程数量

    threading.enumerate()    查看当前线程的数量

    # 查看线程数量会用到enumerate()方法 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中

    # name = ["岳岳1", '岳岳2', '岳岳3']

    # for index, i in enumerate(name):

    #     print(index, i)

    import threading

    import time

    def demo1():

        for i in range(5):

            print(f"demo1---{i}")

            time.sleep(1)

    def demo2():

        for i in range(10): # 作为区别将5改成10

            print(f"demo2---{i}")

            time.sleep(1)

    def main():

        t1 = threading.Thread(target=demo1)

        t2 = threading.Thread(target=demo2)

        t1.start()

        t2.start()

        # print(threading.enumerate())   # 线程是存活的

        while True:

            print(threading.enumerate())

            if len(threading.enumerate()) <= 1:

                break

            time.sleep(1)

    if __name__ == '__main__':

        main()

     

    验证子线程的创建与执行

    # 验证子线程的创建与执行

    def demo3():

        for i in range(5):

            print(f"demo1---{i}")

            time.sleep(1)

    def main():

        print(threading.enumerate())

        t1 = threading.Thread(target=demo3)  #  这里并没有创建线程

        print(threading.enumerate())

        t1.start() # 当我们的调用start方法之后才成功的创建了这个子线程

        print(threading.enumerate())

    if __name__ == '__main__':

        main()

    线程中的资源竞争问题

    # a = 20

    #

    #

    # def fun1():

    #     # 希望在函数内部修改全局变量的值  那就需要使用到一个关键字 global

    #     global a

    #     a = 10

    #     print("函数内部:a = ", a)

    #

    #

    # fun1()

    #

    # print('函数外部: a = ', a)

    import threading

    import time

    # num = 100

    #

    #

    # def demo1():

    #     global num

    #     num += 1

    #     print(f'demo1--num--{num}')

    #

    #

    # def demo2():

    #     print(f'demo2--num--{num}')

    #

    #

    # def main():

    #     t1 = threading.Thread(target=demo1)

    #     t2 = threading.Thread(target=demo2)

    #     t1.start()

    #     t2.start()

    #     print(f'main--num--{num}')

    #

    #

    # if __name__ == '__main__':

    #     main()

    import threading

    import time

    num = 0

    def demo1(nums):

        global num

        for i in range(nums):

            num += 1

        print(f'demo1--num--{num}')

    def demo2(nums):

        global num

        for i in range(nums):

            num += 1

        print(f'demo2--num--{num}')

    def main():

        t1 = threading.Thread(target=demo1, args=(1000000,))

        t2 = threading.Thread(target=demo2, args=(1000000,))

        t1.start()

        t2.start()

        time.sleep(1)

        print(f'main--num--{num}')

    if __name__ == '__main__':

        main()

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