python------线程池的应用

在python中经常会使用异步,线程池,进程池,解决io操作,在爬虫中并不建议使用进程池(消耗过大)

目标:会使用线程池

1:导入

import time

def demo1():
    for i in range(3):
        print(f"我饿了{i}")
        time.sleep(1)

def demo2():
    for i in range(3):
        print(f"开饭了{i}")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    start=time.time()
    demo1()
    demo2()
    end=time.time()
    print(end-start)

#结果为
我饿了0
我饿了1
我饿了2
开饭了0
开饭了1
开饭了2
6.034951686859131

我们可以看到了只有在demo1完全运行完毕才会运行demo2,这个时候是单任务

2:基本使用方法

#1:导入threading模块
import threading
#2:使用threading模块中的Thread创建一个对象
t1=threading.Thread(target=xx)#xx为函数的名字
#3:调用这个实例对象的start方法让这个线程开始运行
t1.start()

import time
import threading
def demo1():
    for i in range(3):
        print(f"我饿了{i}")
        time.sleep(1)

def demo2():
    for i in range(3):
        print(f"开饭了{i}")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    start=time.time()
    t1=threading.Thread(target=demo1)
    t2 = threading.Thread(target=demo2)
    t1.start()
    t2.start()
    demo2()
    end=time.time()
    print(end-start)

#结果为:
我饿了0
开饭了0开饭了0

开饭了1开饭了1
我饿了1

开饭了2
开饭了2我饿了2

3.0304412841796875

我们可以看到这时候2个线程的一起跑

3:线程池的基本使用步骤

#1:导入包
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
#ThreadPoolExecutor线程池ProcessPoolExecutor进程池
def asd(data):
    print(data)
#2:在线程池中创建几个线程
pool=ThreadPoolExecutor(10)#创建10个线程
#3:在线程池中发任务
for i in range(100):
    pool.submit(asd,i)
#4:等待线程池把任务都执行完毕
pool.shutdown()
print("完毕")

 4:在实际爬虫中的简单应用

爬取网站的所以图片

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
import os
def tupian(page):
 data = {
        'per_page': '12',
        'page': page,
        'seo_tags': 'true'
    }..........
#这个函数是获取每张图片的id
def downlong(id):
  
#这个函数是下载图片
def run():
    pool=ThreadPoolExecutor(13)
    a = int(input("请输入爬取的页数(大与3):"))
    for page in range(3, a + 1):
        id_list = tupian(page)
        for id in id_list:
            pool.submit(downlong,id)
    pool.shutdown()
    print("完毕")


#主要看怎么使用,函数就不给大家了

爬取菜价

import csv
from  concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
with open('北京新发地菜价.csv',mode='w', encoding='utf-8',newline='.0') as f:
    wirter = csv.writer(f)#创建一个写入的对象
    wirter.writerow(['菜名', '最低价(元)', '最高价(元)', '平均价(元)', '产地','发布日期'])
    def get_one_page(pageNo):
        data={
            "limit":20,
            "current":pageNo
     #...........
    if __name__ == '__main__':
        # get_one_page(1)
        with ThreadPoolExecutor(100) as t:#创建10000个线程
            for i in range(1,22):#所有页数
                t.submit(get_one_page,pageNo=i)#接任务
        t.shutdown()
        print('over!')

刷播放

import ctypes
import execjs
import time
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad
import binascii
import requests
import datetime
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
asd = execjs.compile("""
  function ab () {
   var e= (new Date).getTime().toString(36)
   var t= Math.random().toString(36).replace(/^0./, "");
   return "" .concat(e, "_").concat(t)  //concat:相当于连接
}
""")

def aes_encrypt(data):
  


def creat_qn(data_str):
 
def creat_ckey(vid, rnd, guid, appVer, padtform):
  


def playvinfo_seconed(vid, rnd, appVer, padtform, flowid, guid, ckey):
   
        
  

def play_first(video_url, vid, pid, guid, fn, vkey, padtform, rnd, appver):
   

def run(video_url):
   


if __name__ == "__main__":
    pool=ThreadPoolExecutor(10)#在线程池中创建10个线程
    video_url = "https://w.yangshipin.cn/video?type=0&vid=u000058lp0z&ptag=yangshipincp"
    for i in range(1,10):
        pool.submit(run,video_url)
        print(f"增加{i}个播放量")
    # 等待线程池把任务都执行完毕
    pool.shutdown()
    print("完毕")