本文实例讲述了python爬虫之线程池和进程池功能与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

一、需求

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。

线程池示例：

import requestsfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorurls_list = [ 'https://'),]# ##### 执行并获取响应列表 #####response_list = grequests.map(request_list,size=5)print(response_list)

结果返回一个列表，你可以再迭代一下就行了。

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。