多线程

1.多线程

线程是真正工作的单位，进程是为线程提供资源的单位

1.1 进程与线程

类比：

一个工厂，至少有一个车间，一个车间中至少有一个工人，最终是工人在工作。

一个程序，至少有一个进程，一个进程中至少有一个线程，最终是线程在工作。

一个串行的代码就是一个程序，在使用python xx.py 运行时，内部就创建一个进程（主进程），在进程中创建了一个线程（主线程），由线程逐行运行代码。

进程和线程：

线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元(真正在工作）。
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。

一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。

串行的程序：排队逐一执行，前面未完成，后面也无法继续。

import time
result = 0
for i in range(100000000):
    result += i
print(result)

import time
import requests

url_list = [
    ("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
    ("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
    ("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]

print(time.time())
for file_name, url in url_list:
    res = requests.get(url)
    with open(file_name, mode='wb') as f:
        f.write(res.content)
    print(file_name, time.time())

然而，通过进程和线程都可以将 串行 的程序变为并发，上面的示例代码就是串行

1.1.1 多线程

基于多线程对上述串行示例进行优化：

一个工厂，创建一个车间，这个车间中创建 3个工人，并行处理任务。
一个程序，创建一个进程，这个进程中创建 3个线程，并行处理任务。

import time
import requests
import threading


url_list = [
    ("夜晚.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/11/11-720.mp4"),
    ("汽车.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/43925/43925-720.mp4"),
    ("马路.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/1755/1755-720.mp4")
]


def task(file_name, url):
    res = requests.get(url)
    with open(file_name,mode="wb") as f:
        f.write(res.content)
    print(time.time())


for name,url in url_list:
    # 创建线程，让每个线程都去执行task函数（参数不同）
    t = threading.Thread(target=task,args=(name,url))
    t.start()

1.1.2 多进程

基于多进程对上述串行示例进行优化：

一个工厂，创建 三个车间，每个车间 一个工人（共3人），并行处理任务。
一个程序，创建 三个进程，每个进程 一个线程（共3人），并行处理任务。

import time
import requests
import multiprocessing


url_list = [
    ("夜晚.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/11/11-720.mp4"),
    ("汽车.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/43925/43925-720.mp4"),
    ("马路.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/1755/1755-720.mp4")
]


def task(file_name, url):
    res = requests.get(url)
    with open(file_name,mode="wb") as f:
        f.write(res.content)
    print(time.time())


if __name__ == '__main__':
    print("程序开始:",time.time())
    for name, url in url_list:
        t = multiprocessing.Process(target=task, args=(name, url))
        t.start()

不管是多线程还是多进程，速度都会提高很多，但是多进程 的开销比 多线程 的开销大

1.1.3 GIL锁

GIL，全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是CPython解释器特有一个东西，让一个进程中同一个时刻只能有一个线程可以被CPU调用。

如果程序想利用计算机的多核优势，让CPU同时处理一些任务，适合用多进程开发（即使资源开销大）。

如果程序不利用计算机的多核优势，适合用多线程开发。

常见的程序开发中，计算操作需要使用CPU多核优势，IO操作不需要利用CPU的多核优势，所以：

计算密集型，用多进程，例如：大量的数据计算【累加计算示例】。
IO密集型，用多线程，例如：文件读写、网络数据传输【下载视频示例】。

累加计算示例（计算密集型）：

串行处理

import time

start = time.time()

result = 0
for i in range(100000000):
    result += i
print(result)

end = time.time()

print("耗时：", end - start) # 耗时： 9.522780179977417

多进程处理

import time
import multiprocessing


def task(start, end, queue):
    result = 0
    for i in range(start, end):
        result += i
    queue.put(result)


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()

    start_time = time.time()

    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=(0, 50000000, queue))
    p1.start()

    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=(50000000, 100000000, queue))
    p2.start()

    v1 = queue.get(block=True) #阻塞
    v2 = queue.get(block=True) #阻塞
    print(v1 + v2)

    end_time = time.time()

    print("耗时:", end_time - start_time) # 耗时: 2.6232550144195557

在程序开发中多线程和多进程是可以结合使用，例如：创建2个进程（建议与CPU个数相同），每个进程中创建3个线程。

import multiprocessing
import threading


def thread_task():
    pass


def task(start, end):
    t1 = threading.Thread(target=thread_task)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=thread_task)
    t2.start()

    t3 = threading.Thread(target=thread_task)
    t3.start()


if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=(0, 50000000))
    p1.start()

    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=(50000000, 100000000))
    p2.start()

2 多线程开发

import threading

def task(arg):
	pass


# 创建一个Thread对象（线程），并封装线程被CPU调度时应该执行的任务和相关参数。
t = threading.Thread(target=task,args=('xxx',))
# 线程准备就绪（等待CPU调度），代码继续向下执行。
t.start()

print("继续执行...") # 主线程执行完所有代码，不结束（等待子线程）

线程的常见方法：

t.start()，当前线程准备就绪（等待CPU调度，具体时间是由CPU来决定）。

import threading

loop = 10000000
number = 0

def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1
# 创建一个子线程
t = threading.Thread(target=_add,args=(loop,))
# 线程准备就绪，等待被cpu调度
t.start()

# 主线程继续执行，但不结束，等待子线程执行完就结束
print(number)

t.join()，等待当前线程的任务执行完毕后再向下继续执行。

import threading

number = 0

def _add():
    global number
    for i in range(10000000):
        number += 1

# 创建一个子线程
t = threading.Thread(target=_add)
# 线程准备就绪，等待被cpu调度
t.start()

# 主线程卡这里，等待子线程执行完后，继续往下执行
t.join() # 主线程等待中...

print(number)

import threading

number = 0


def _add():
    global number
    for i in range(10000000):
        number += 1


def _sub():
    global number
    for i in range(10000000):
        number -= 1

t1 = threading.Thread(target=_add) # 创建t1子线程
t2 = threading.Thread(target=_sub) # 创建t2子线程
t1.start()  # t1子线程准备完毕，等待cpu被调度
t1.join()   # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.start()  # t2子线程准备完毕，等待cpu被调度
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

import threading

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1


def _sub(count):
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))  # 创建t1子线程
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))  # 创建t2子线程
t1.start()  	 # t1子线程准备完毕，等待cpu被调度
t2.start()		 # t2子线程准备完毕，等待cpu被调度

# 此时，涉及到Cpython中的GIL锁的问题，在同一个进程中，只能有一个线程被cpu调度，可以是t1执行一会，然后t2执行，容易造成数据混乱

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

t.setDaemon(布尔值) ，守护线程（必须放在start之前）
- t.setDaemon(True)，设置为守护线程，主线程执行完毕后，子线程也自动关闭。
- t.setDaemon(False)，设置为非守护线程，主线程等待子线程，子线程执行完毕后，主线程才结束。（默认）
```
import threading
import time

def task(arg):
    time.sleep(5)
    print('任务')

t = threading.Thread(target=task, args=(11,))
t.setDaemon(True) # True/False
t.start()

print('END')
```

线程名称的设置和获取

import threading


def task(arg):
    # 获取当前执行此代码的线程
    name = threading.current_thread().getName()
    print(name)


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task, args=(11,))
    t.setName('alex-{}'.format(i))
    t.start()

自定义线程类，直接将线程需要做的事写到run方法中。

import threading


class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('执行此线程', self._args)


t = MyThread(args=(100,))
t.start()

import threading


class VideoThread(threading.Thread):
    def run(self):
        file_name, video_url = self._args
        res = requests.get(video_url)
        with open(file_name, mode='wb') as f:
            f.write(res.content)

url_list = [
    ("夜晚.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/11/11-720.mp4"),
    ("汽车.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/43925/43925-720.mp4"),
    ("马路.mp4", "https://assets.mixkit.co/videos/1755/1755-720.mp4")
]

for item in url_list:
    t = VideoThread(args=(item[0],item[1]))
    t.start()

3 线程安全

一个进程中可以有多个线程，且线程共享所有进程中的资源。

多个线程同时去操作一个"东西"，可能会存在数据混乱的情况，例如：

示例1

import threading

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number += 1


def _sub(count):
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))
t1.start()
t2.start()

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

加锁

import threading

lock_object = threading.RLock()

loop = 10000000
number = 0


def _add(count):
    lock_object.acquire() # 加锁
    global number
    for i in range(count):
        number += 1
    lock_object.release() # 释放锁


def _sub(count):
    lock_object.acquire() # 申请锁（等待）
    global number
    for i in range(count):
        number -= 1
    lock_object.release() # 释放锁


t1 = threading.Thread(target=_add, args=(loop,))
t2 = threading.Thread(target=_sub, args=(loop,))
t1.start()
t2.start()

t1.join()  # t1线程执行完毕,才继续往后走
t2.join()  # t2线程执行完毕,才继续往后走

print(number)

示例2：

import threading

num = 0

def task():
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

基于显式实现 acquire() 和 release()

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

使用上下文管理器 with 来自动处理锁的获取和释放

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    with lock_object: # 基于上下文管理，内部自动执行 acquire 和 release
        global num
        for i in range(1000000):
            num += 1
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

4 线程锁

在程序中如果想要自己手动加锁，一般有两种：Lock 和 RLock。

区别：是否支持锁的嵌套

Lock 不支持的适合锁的嵌套
RLock 支持且一次锁，一次解的效率是比RLock要高的

Lock，同步锁。

import threading

num = 0
lock_object = threading.Lock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

RLock，递归锁。

import threading

num = 0
lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

RLock支持多次申请锁和多次释放；Lock不支持。例如：

import threading
import time

lock_object = threading.RLock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()
    lock_object.acquire()
    print(123)
    lock_object.release()
    lock_object.release()


for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

import threading
lock = threading.RLock()

# 程序员A开发了一个函数，函数可以被其他开发者调用，内部需要基于锁保证数据安全。
def func():
	with lock:
		pass
        
# 程序员B开发了一个函数，可以直接调用这个函数。
def run():
    print("其他功能")
    func() # 调用程序员A写的func函数，内部用到了锁。
    print("其他功能")
    
# 程序员C开发了一个函数，自己需要加锁，同时也需要调用func函数。
def process():
    with lock:
		print("其他功能")
        func() # ----------------> 此时就会出现多次锁的情况，只有RLock支持（Lock不支持）。
		print("其他功能")

5 死锁

死锁，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象。

Lock申请多次，会导致死锁

import threading

num = 0
lock_object = threading.Lock()


def task():
    print("开始")
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    lock_object.acquire()  # 第1个抵达的线程进入并上锁，其他线程就需要再此等待。
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    lock_object.release()  # 线程出去，并解开锁，其他线程就可以进入并执行了
    
    print(num)


for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

两个线程手中各拥有一把锁，还想获得对方手中的锁，但是又不释放自己手中的锁，就会导致竞争锁的情况

import threading
import time 

lock_1 = threading.Lock()
lock_2 = threading.Lock()


def task1():
    lock_1.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_2.acquire()
    print(11)
    lock_2.release()
    print(111)
    lock_1.release()
    print(1111)


def task2():
    lock_2.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_1.acquire()
    print(22)
    lock_1.release()
    print(222)
    lock_2.release()
    print(2222)


t1 = threading.Thread(target=task1)
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=task2)
t2.start()

6 线程池

Python3中官方才正式提供线程池。

线程不是开的越多越好，开的多了可能会导致系统的性能更低了，因为开启多个线程，底层是有分片机制的，涉及到上下文切换也是会耗时的

不建议：无限制的创建线程。

import threading


def task(video_url):
    pass

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(30000)]

for url in url_list:
    t = threading.Thread(target=task, args=(url,))
    t.start()

# 这种每次都创建一个线程去操作，创建任务的太多，线程就会特别多，可能效率反倒降低了。

建议：使用线程池

示例1：

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# pool = ThreadPoolExecutor(100)
# pool.submit(函数名,参数1，参数2，参数...)


def task(video_url,num):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(5)

# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]

for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    pool.submit(task, url,2)
    
print("END")

示例2：等待线程池的任务执行完毕。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(5)


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]
for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    pool.submit(task, url)

print("执行中...")
pool.shutdown(True)  # 主线程等待线程池中的任务执行完毕后，在继续执行
print('继续往下走')

示例3：任务执行完任务，再干点其他事。

import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, Future


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(2)
    return random.randint(0, 10)


def done(response):
    print("任务执行后的返回值", response.result())


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(15)]

for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    future = pool.submit(task, url)
    future.add_done_callback(done) # 是子主线程执行
    
# 可以做分工，例如：task专门下载，done专门将下载的数据写入本地文件【做持久化】。

示例4：最终统一获取结果。

import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Future


def task(video_url):
    print("开始执行任务", video_url)
    time.sleep(2)
    return random.randint(0, 10)


# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)

future_list = []

url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(15)]
for url in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    future = pool.submit(task, url)
    future_list.append(future)
    
pool.shutdown(True)
for fu in future_list:
    print(fu.result())

案例：基于线程池下载豆瓣图片。

26044585,Hush,https://hbimg.huabanimg.com/51d46dc32abe7ac7f83b94c67bb88cacc46869954f478-aP4Q3V
19318369,柒十一,https://hbimg.huabanimg.com/703fdb063bdc37b11033ef794f9b3a7adfa01fd21a6d1-wTFbnO
15529690,Law344,https://hbimg.huabanimg.com/b438d8c61ed2abf50ca94e00f257ca7a223e3b364b471-xrzoQd
18311394,Jennah·,https://hbimg.huabanimg.com/4edba1ed6a71797f52355aa1de5af961b85bf824cb71-px1nZz
18009711,可洛爱画画,https://hbimg.huabanimg.com/03331ef39b5c7687f5cc47dbcbafd974403c962ae88ce-Co8AUI
30574436,花姑凉~,https://hbimg.huabanimg.com/2f5b657edb9497ff8c41132e18000edb082d158c2404-8rYHbw
17740339,小巫師,https://hbimg.huabanimg.com/dbc6fd49f1915545cc42c1a1492a418dbaebd2c21bb9-9aDqgl
18741964,桐末tonmo,https://hbimg.huabanimg.com/b60cee303f62aaa592292f45a1ed8d5be9873b2ed5c-gAJehO
30535005,TANGZHIQI,https://hbimg.huabanimg.com/bbd08ee168d54665bf9b07899a5c4a4d6bc1eb8af77a4-8Gz3K1
31078743,你的老杨,https://hbimg.huabanimg.com/c46fbc3c9a01db37b8e786cbd7174bbd475e4cda220f4-F1u7MX
25519376,尺尺寸,https://hbimg.huabanimg.com/ee29ee198efb98f970e3dc2b24c40d89bfb6f911126b6-KGvKes
21113978,C-CLong,https://hbimg.huabanimg.com/7fa6b2a0d570e67246b34840a87d57c16a875dba9100-SXsSeY
24674102,szaa,https://hbimg.huabanimg.com/0716687b0df93e8c3a8e0925b6d2e4135449cd27597c4-gWdv24
30508507,爱起床的小灰灰,https://hbimg.huabanimg.com/4eafdbfa21b2f300a7becd8863f948e5e92ef789b5a5-1ozTKq
12593664,yokozen,https://hbimg.huabanimg.com/cd07bbaf052b752ed5c287602404ea719d7dd8161321b-cJtHss
16899164,一阵疯,https://hbimg.huabanimg.com/0940b557b28892658c3bcaf52f5ba8dc8402100e130b2-G966Uz
847937,卩丬My㊊伴er彎,https://hbimg.huabanimg.com/e2d6bb5bc8498c6f607492a8f96164aa2366b104e7a-kWaH68
31010628,慢慢即漫漫,https://hbimg.huabanimg.com/c4fb6718907a22f202e8dd14d52f0c369685e59cfea7-82FdsK
13438168,海贼玩跑跑,https://hbimg.huabanimg.com/1edae3ce6fe0f6e95b67b4f8b57c4cebf19c501b397e-BXwiW6
28593155,源稚生,https://hbimg.huabanimg.com/626cfd89ca4c10e6f875f3dfe1005331e4c0fd7fd429-9SeJeQ
28201821,合伙哼哼,https://hbimg.huabanimg.com/f59d4780531aa1892b80e0ec94d4ec78dcba08ff18c416-769X6a
28255146,漫步AAA,https://hbimg.huabanimg.com/3c034c520594e38353a039d7e7a5fd5e74fb53eb1086-KnpLaL
30537613,配䦹,https://hbimg.huabanimg.com/efd81d22c1b1a2de77a0e0d8e853282b83b6bbc590fd-y3d4GJ
22665880,日后必火,https://hbimg.huabanimg.com/69f0f959979a4fada9e9e55f565989544be88164d2b-INWbaF
16748980,keer521521,https://hbimg.huabanimg.com/654953460733026a7ef6e101404055627ad51784a95c-B6OFs4
30536510,“西辞”,https://hbimg.huabanimg.com/61cfffca6b2507bf51a507e8319d68a8b8c3a96968f-6IvMSk
30986577,艺成背锅王,https://hbimg.huabanimg.com/c381ecc43d6c69758a86a30ebf72976906ae6c53291f9-9zroHF
26409800,CsysADk7,https://hbimg.huabanimg.com/bf1d22092c2070d68ade012c588f2e410caaab1f58051-ahlgLm
30469116,18啊全阿,https://hbimg.huabanimg.com/654953460733026a7ef6e101404055627ad51784a95c-B6OFs4
17473505,椿の花,https://hbimg.huabanimg.com/0e38d810e5a24f91ebb251fd3aaaed8bb37655b14844c-pgNJBP
19165177,っ思忆゜♪,https://hbimg.huabanimg.com/4815ea0e4905d0f3bb82a654b481811dadbfe5ce2673-vMVr0B
16059616,格林熊丶,https://hbimg.huabanimg.com/8760a2b08d87e6ed4b7a9715b1a668176dbf84fec5b-jx14tZ
30734152,sCWVkJDG,https://hbimg.huabanimg.com/f31a5305d1b8717bbfb897723f267d316e58e7b7dc40-GD3e22
24019677,虚无本心,https://hbimg.huabanimg.com/6fdfa9834abe362e978b517275b06e7f0d5926aa650-N1xCXE
16670283,Y-雨后天空,https://hbimg.huabanimg.com/a3bbb0045b536fc27a6d2effa64a0d43f9f5193c177f-I2vHaI
21512483,汤姆2,https://hbimg.huabanimg.com/98cc50a61a7cc9b49a8af754ffb26bd15764a82f1133-AkiU7D
16441049,笑潇啸逍小鱼,https://hbimg.huabanimg.com/ae8a70cd85aff3a8587ff6578d5cf7620f3691df13e46-lmrIi9
24795603,⁢⁢⁢⁢⁢v,https://hbimg.huabanimg.com/a7183cc3a933aa129d7b3230bf1378fd8f5857846cc5-3tDtx3
29819152,妮玛士珍多,https://hbimg.huabanimg.com/ca4ecb573bf1ff0415c7a873d64470dedc465ea1213c6-RAkArS
19101282,陈勇敢❤,https://hbimg.huabanimg.com/ab6d04ebaff3176e3570139a65155856871241b58bc6-Qklj2E
28337572,爱意随风散,https://hbimg.huabanimg.com/117ad8b6eeda57a562ac6ab2861111a793ca3d1d5543-SjWlk2
17342758,幸运instant,https://hbimg.huabanimg.com/72b5f9042ec297ae57b83431123bc1c066cca90fa23-3MoJNj
18483372,Beau染,https://hbimg.huabanimg.com/077115cb622b1ff3907ec6932e1b575393d5aae720487-d1cdT9
22127102,栽花的小蜻蜓,https://hbimg.huabanimg.com/6c3cbf9f27e17898083186fc51985e43269018cc1e1df-QfOIBG
13802024,LoveHsu,https://hbimg.huabanimg.com/f720a15f8b49b86a7c1ee4951263a8dbecfe3e43d2d-GPEauV
22558931,白驹过隙丶梨花泪う,https://hbimg.huabanimg.com/e49e1341dfe5144da5c71bd15f1052ef07ba7a0e1296b-jfyfDJ
11762339,cojoy,https://hbimg.huabanimg.com/5b27f876d5d391e7c4889bc5e8ba214419eb72b56822-83gYmB
30711623,雪碧学长呀,https://hbimg.huabanimg.com/2c288a1535048b05537ba523b3fc9eacc1e81273212d1-nr8M4t
18906718,西霸王,https://hbimg.huabanimg.com/7b02ad5e01bd8c0a29817e362814666a7800831c154a6-AvBDaG
31037856,邵阳的小哥哥,https://hbimg.huabanimg.com/654953460733026a7ef6e101404055627ad51784a95c-B6OFs4
26830711,稳健谭,https://hbimg.huabanimg.com/51547ade3f0aef134e8d268cfd4ad61110925aefec8a-NKPEYX

import os
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Future

base_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
target_path = os.path.join(base_path,"image")
if not os.path.exists(target_path):
    os.makedirs(target_path)

# 创建线程池，最多维护10个线程。
pool = ThreadPoolExecutor(10)
url_list = []


class Content:
    def __init__(self,content, name , url):
        self.content = content
        self.name = name
        self.url = url


with open("data.csv",mode="r",encoding="utf-8") as file_object:
    for line in file_object:
        xid, name, url = line.split(',')

        url_list.append({"name":name,"url":url.strip()})


def download(video_url,name):
    res = requests.get(url=video_url)
    return Content(res.content,name,video_url)


def save(response):
    result  = response.result()
    save_path = os.path.join(target_path, result.name)
    with open(f'{save_path}.jpg',mode="wb") as fj:
        fj.write(result.content)


for item in url_list:
    # 在线程池中提交一个任务，线程池中如果有空闲线程，则分配一个线程去执行，执行完毕后再将线程交还给线程池；如果没有空闲线程，则等待。
    future = pool.submit(download, item['url'],item['name'])
    future.add_done_callback(save)

posted @ 2024-12-01 19:55 清风拂山岗(小高同学) 阅读(11) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

高涛

多线程