小编给大家分享一下python爬虫中多线程和多进程的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
一、进程/线程
表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。
1、进程：是线程的集合，是由一个或多个线程构成的。
每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。
2、线程：是操作系统进行运算调度的最小单位，是进程中的一个最小运行单元。
一个个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。
二、多进程/多线程
1、多进程
进程的调度：当有多个进程并行执行时，每个进程得到的时间片的时间不一样，哪个进程接受哪个请求以及执行完成的时间都是不定的，所以不处理的话会输出乱序。
python中多进程用到的模块是multiprocessing（python就是模块多…一些基本的，常用的都已经有模块了……），multiprocessing[下面简称mp]的很大的一部分与threading模块使用同一套API
进程池：Pool【感觉已经是mp的高级用法了】，可以提供指定数量的进程供用户调用，每当有请求提交到Pool的时候，如果进程池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求，如果进程满了，则请求将会被告知先等待，直至进程池中有进程结束才会放入，以执行请求。
简单来说，就是进程池可创建多个进程，这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务。
2、多线程
不依赖CPU的操作我们是可以通过使用多线程来大大提高程序的效率。
Python一般通过threading库来实现多线程。threading库是对thread库进行包装后的产物。
指同一时刻只能有一条指令执行，但多个线程的对应的指令被快速轮换地执行，宏观上看起来多个线程在同时运行，但微观上只是这个处理器在连续不断地、在多个线程之间切换和执行。
指同一时刻有多条指令在多个处理器上同时执行，并行必须要依赖于多个处理器，不论宏观上还是微观上，多个线程都是在同一时刻一起执行的。
GIL 全局解释器锁：线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。一个线程需要执行任务，必须获取GIL。
好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。
线程实现
1）通过继承threading当中的Thread类
2）然后再init里调用Thread的init方法(或者用super调用超类的构造函数)，就可以完成对一个线程的初始化创建工作。
3）然后我们可以通过重写类的run方法来定义这个线程的要做的事。
4）创建一个这个类的对象。
5）然后调用这个对象的start方法就让这个线程开始工作了。
6）调用对象的join方法等待这个线程结束工作
三、总结
1、多进程：
密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。
想要提高执行效率，大部分开发者是通过编写多进程来提高运行效率，使用multiprocessing进行并行编程。
缺陷：
每个进程都会有自己的内存，数据多的话，内存会吃不消。
多个进程之间通信成本高，切换开销大。
2、多线程：
密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。
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。
缺陷：
在编写多线程代码时候，要注意死锁的问题、阻塞的问题、以及需要注意多线程之间通信的问题(避免多个线程执行同一个任务)。
同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。
看完了这篇文章，相信你对“python爬虫中多线程和多进程的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
