用 python 挺久了，但并没有深入了解过多线程多进程之类的知识，最近看了许多关于多线程多进程的知识，记录简单的实现过程。
方案
爬取某网站 20 页图片，每页大概 20~30 张图片
该网站没有反爬措施
爬虫全速爬取，不设置休眠时间
依次爬取每页的图片链接，保存至一个列表中(对于单线程、多进程方案)，保存至队列(对于多线程方案)，这一步使用单线程；然后用 urllib 下载图片，这一步使用单线程、多线程、多进程分别爬取
依次使用单线程、多线程、多进程爬取相同的资源
共同代码
下面的代码是单线程、多线程、多进程都要用到的基本代码。
import ... #省略...
folder_path3 = 'C://Users/Stone/Desktop/jiandan3/'
header = {
... # 省略...
}
image_links = []
def get_links(page): # 获取图片链接
for i in xrange(page):
url = "https://some.net/pic/page-{}".format(str(i))
response = requests.get(url, headers=header)
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
links = soup.select("div.row img")
for pic_tag in links: # 获取图片链接
pic_link = pic_tag.get('src')
if pic_link.startswith("http"):
image_links.append(pic_link)
# myqueue.put(pic_link)
else:
pic_link = 'http:' + pic_link
image_links.append(pic_link)
#myqueue.put(pic_link)
def download_pic(url): # 下载图片
img_name = "{}".format(os.path.basename(url))
urllib.urlretrieve(url, folder_path3 + img_name)
print "{} download seccessfully!".format(img_name)单线程
单线程代码比较简单，获取完 20 页的图片链接后，用 download_pic 方法一个一个下载图片 ：
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
get_links(20) # 爬取20页
for link in image_links:
download_pic(link) # 下载图片
end_time = time.time()
print "all done!"
print end_time - start_time此段代码运行完后，统计数据如下：
爬取图片数量
耗时
571张
102.9秒
多进程
多进程使用的是 multiprocessing 包下的 Pool类，它会根据电脑所拥有的核心自动创建 Pool 类的实例，也可以手动传入参数；在 Pool 这个类中有 map 和 map_async两种方法，map 方法是阻塞的，也就是 map 方法之后的代码必须等待 map 方法执行完成才能继续进行，下面测试 map 方法：
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
get_links(20)
pool = Pool()
pool.map(download_pic, image_links) # 同步/阻塞
end_time = time.time()
print "all done!"
print end_time - start_time # 多进程map 方法测试结果：
爬取图片数量
耗时
571张
37.88秒
使用 map_async 方法爬取：
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
get_links(20)
pool = Pool()
pool.map_async(download_pic, image_links) # 异步
pool.close() # 关闭进程连接
pool.join() # 等待 map_async 函数执行完成，在这阻塞
end_time = time.time()
print "all done!"
print end_time - start_timemap_async 方法是异步的，这一整段代码运行到 map_async 方法时，不会等待这个方法完成，而是继续后面的代码逻辑，而 map_async 方法也在背后继续进行着；其中有个问题就是，当后面的代码运行完之后，就要停止，那么map_async 方法没有运行完也会被停止，所以上面的代码比 map 方法多了两行，join 方法的功能就是等待map_async 函数执行完成，测试结果：
爬取图片数量
耗时
571张
38.54秒
多线程
使用多线程需要 threading 包中 Thread 类，以及配合 Queue 类，多线程中，使用 Queue 代替 List ，Queue 有多种，FIFO(先进先出)、LIFO(后进先出)、优先级队列，在此方案中用 FIFO 队列，在原代码做出相应改变：
myqueue = Queue()
....
if pic_link.startswith("http"):
# image_links.append(pic_link)
myqueue.put(pic_link)
else:
pic_link = 'http:' + pic_link
# image_links.append(pic_link)
myqueue.put(pic_link)此外，再封装一个方法：
def woker():
while not myqueue.empty():
img_url = myqueue.get()
download_pic(img_url)
myqueue.task_done()
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
get_links(20)
for x in range(4): # 根据电脑性能设置核心
thread = Thread(target=woker) # 创建线程
thread.start()
myqueue.join()
print "all done!"
print time.time() - start_time # 多线程！此段代码的作用：判断队列是否为空，不为空则将里面的 url 取出给 download_pic 下载，下载完成后，调用 Queue 类的 task_done ，告知电脑此次任务完成，结束资源占用。
myqueue.join() 方法和多进程中的 pool.join() 方法作用大致相同，防止主线程结束后杀掉子线程。
测试结果：
爬取图片数量
耗时
555张
32.97秒
总结
方案结果汇总：
方案
爬取图片数量/张
耗时/秒
单线程
571
102.9
多进程 map
571
37.88
多进程 map_async
571
38.54
多线程
555
32.97
多线程以 32.97 秒的时间排名第一
多进程中的 map 和 map_async 效率相差不远 ，位列第二
单线程速度最慢，位列第三
此次爬取试验中，多线程下载图片相对其他方案来说少了 16 张，具体原因还没有查过，影响较小，暂时不做处理。
在网上的讨论中，多线程适用于网页请求以及 I/O 读写操作，多进程适用于 CPU 密集型操作，由于作者水平有限，还没有对线程、进程、全局解释器锁(GIL)等知识进行深入了解，下一次，有机会在做深入学习。
