python爬虫之多任务的了解以及多线程的创建和使用

  1.实现多任务的方式
  多线程
  多进程
  协程
  多线程+多进程
  为什么你能够实现多任务？
  并行：同时发起,同时执行(4核,4个任务)
  并发：同时发起,单个执行  
  在python语言中,并不能够正真意义上实现多线程,因为CPython解释器
  有一个全局的GIL解释器锁,来保证同一时刻只有一个线程在执行
  线程:是cpu执行的一个基本单元,暂用的资源非常少,并且线程和线程之间的资源
  是共享的,线程是依赖于进程而存在的,多线程一般适用于I/O密集型操作,线程的
  执行是无序的

  from threading import Thread
  import threading
  import time
  #检测线程之间的资源共享
  data = []
  def download_image(url,num):
      """下载图片"""
      global data
      time.sleep(2)
      print(url,num)
      data.append(num)
  def read_data():
      global data
      for i in data:
          print(i)
  if __name__ == '__main__':
      #获取当前线程的名称threading.currentThread().name
      print('主线程开启',threading.currentThread().name)
      #创建一个子线程
      """
      target=None,:线程要执行的目标函数
      name=None,:创建线程时,指定线程的名称
      args=():为目标函数,传递参数,(tuple元组类型)
      """
      thread_sub1 = Thread(
          target=download_image,
          name='下载线程',
          args=      ('https://ss2.bdstatic.com/70cFvnSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=338874098,844915032&fm=200&gp=0.jpg',1)
)
      thread_sub2 = Thread(
          target=read_data,
          name='读取线程',
      )
# 是否开启守护进程(在开启线程之前设置)
# daemon:False,在主线程结束的时候,会检测子线程任务是否结束,
# 　如果子线程中任务没有结束,则会让子线程正常结束任务
# daemon:True 在主线程结束的时候,会检测子线程任务是否结束,
# 如果子线程中任务没有结束,则会让子线程跟随主线程一起结束
#thread_sub1.setDaemon(True)
#thread_sub1.daemon = True
#启动线程
thread_sub1.start()
#join():阻塞,等待子线程中的任务执行完毕后,再回到主线程中继续执行
thread_sub1.join()
#开启线程
thread_sub2.start()
thread_sub2.join()
print('主线程结束',threading.currentThread().name)