最近准备爬取某电商网站的数据，先不考虑代理、分布式，先说效率问题（当然你要是请求的太快就会被封掉，亲测，400个请求过去，服务器直接拒绝连接，心碎），步入正题。一般情况下小白的我们第一个想到的是for循环，这个可是单线程啊。那我们考虑for循环直接开他个5个线程，问题来了，如果有一个url请求还没有回来，后面的就干等，这么用多线程等于没用，到处贴创可贴。
二、性能考虑确定要用多线程或者多进程了，那我们到底是用多线程还是多进程，有些人对多进程和多线程有一定的偏见，就因为python的GIL锁，下面我们说一下这两个东西的差别。
三、多线程：一般情况下我们启动一个.py文件，就等于启动了一个进程，一个进程里面默认有一个线程工作，我们使用的多线程的意思就是在一个进程里面启用多个线程。但问题来了，为什么要使用多线程呢？我知道启动一个进程的时候需要创建一些内存空间，就相当于一间房子，我们要在这个房子里面干活，你可以想一个人就等于一个线程，你房子里面有10个人的空间跟有20个人的空间，正常情况下是不一样的，因为我们知道线程和线程之间默认是可以通信的（进程之间默认是不可以通信的，不过可以用技术实现，比如说管道）。可以多线程为了保证计算数据的正确性，所以出现了GIL锁，保证同一时间只能有一个线程在计算。GIL锁你可以基本理解为，比如在这个房间里要算一笔账，在同一时间内只能有一个人在算这笔账，想一个问题，如果这笔账5个人就能算清楚，我需要10平米的房间就行，那为什么要请10个人，花20平米呢？所以并不是开的线程越多越好。但是，但是，但是，注意大家不用动脑筋（CPU计算）算这笔账的时候可以去干别的事（比如说5个人分工，各算一部分），比如说各自把自己算完后的结果记录在账本上以便后面对账，这个的话每个人都有自己的账本，所以多线程适合IO操作，记住了就算是适合IO操作，也不代表说人越多越好，所以这个量还是得根据实际情况而定。
示例：
1 import requests 2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 3 4 urls_list = [ 5 \'https://www.baidu.com\', 6 \'\', 7 \'https://www.jd.com\', 8 \'https://www.taobao.com\', 9 \'https://news.baidu.com\', 10 ] 11 pool = ThreadPoolExecutor(3) 12 13 def request(url): 14 response = requests.get(url) 15 return response 16 17 def read_data(future,*args,**kwargs): 18 response = future.result() 19 response.encoding = \'utf-8\' 20 print(response.status_code,response.url) 21 22 def main(): 23 for url in urls_list: 24 done = pool.submit(request,url) 25 done.add_done_callback(read_data) 26 27 if __name__ == \'__main__\': 28 main() 29 pool.shutdown(wait=True)