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这篇文章主要介绍python3爬虫中多线程有什么优势，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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总结起来，使用多线程编程具有如下几个优点：
进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。
操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。
Python 语言内置了多线程功能支持，而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式，从而简化了 Python 的多线程编程。
threading模块
普通创建方式
import threading
import time
def run(n):
print("task", n)
time.sleep(1)
print('2s')
time.sleep(1)
print('1s')
time.sleep(1)
print('0s')
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",))
t1.start()
t2.start()
----------------------------------
>>> task t1
>>> task t2
>>> 2s
>>> 2s
>>> 1s
>>> 1s
>>> 0s
>>> 0s守护线程
我们看下面这个例子，这里使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成了主线程的守护线程，因此当主进程结束后，子线程也会随之结束。所以当主线程结束后，整个程序就退出了。
import threading
import time
def run(n):
print("task", n)
time.sleep(1) #此时子线程停1s
print('3')
time.sleep(1)
print('2')
time.sleep(1)
print('1')
if __name__ == '__main__':
t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t.setDaemon(True) #把子进程设置为守护线程，必须在start()之前设置
t.start()
print("end")
----------------------------------
>>> task t1
>>> end我们可以发现，设置守护线程之后，当主线程结束时，子线程也将立即结束，不再执行。
从上面简单的两个多线程使用案例上，我们已经可以学到多线程一些应用的地方了，不过小编还是喜欢用python爬虫多线程的优势来获取更多的数据，小伙伴们也可以开拓其他的使用。
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