【Python 第72课】多线程
很多人使用 python 编写“爬虫”程序，抓取网上的数据。
举个例子，通过这个接口：
http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=北京
查询天气。
如果我们想用这套代码同事抓取10个城市的天气，如果一个一个的抓，效率就很低了。
然而想一下，我们抓一个城市天气的过程是独立，并不依赖于其他城市的结果。因此没必要排好队一个一个地按顺序来。那么有没有什么办法可以同时抓取好几个城市的天气呢？
答案就是：多线程。
来说一种简单的多线程方法：
python 里有一个 threading 模块，其中提供了一个函数：
threading.Thread(target=function, args=(), kwargs={})function 是开发者定义的线程函数，
args 是传递给线程函数的参数，必须是tuple类型，
kwargs 是可选参数，字典类型。
调用 threading.Thread 之后，会创建一个新的线程，参数 target 指定线程将要运行的函数，args 和 kwargs 则指定函数的参数来执行 function 函数。
改写一下前面的代码，将抓取的部分放在一个函数中：
def get_weather(city):
req = requests.get('http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=%s' % city)
dic_city = req.json()
city_data = dic_city.get('data') # 没有’data‘的话返回 []
print(city_data.get('city'))
if city_data:
city_forecast = city_data['forecast'][0] # 下面的都可以换成'get'方法
print(city_forecast.get('date'))
print(city_forecast.get('high'))
print(city_forecast.get('low'))
print(city_forecast.get('type'))
else:
print('未获得')
print()
之后，程序采用了三个循环，在第一个循环中，针对每一个城市，都创建了一个新线程，并将线程加入到一个列表中，用于之后的启动。
threads = []
cities = ['北京', '南京', '上海', '深圳', '广州', '杭州', '苏州', '天津', '西安', '成都']
files = range(len(cities))
for i in files: # 创建线程
t = threading.Thread(target=get_weather, args=(cities[i],))
threads.append(t)
在第二个循环中，start 正式开启子线程；
for i in files:
threads[i].start()
在第三个循环中，join 用来同步数据，主线程运行到这一步，将会停下来等待子线程运行完毕。没有这句，主线程则会忽略子线程，运行完自己的代码后结束程序。
for i in files:
threads[i].join()
从输出结果可以看出：
- 在程序刚开始运行时，已经发送所有请求
- 收到的请求并不是按发送顺序，先收到就先显示
- 同样记录了所有10个城市的天气
所以，对于这种耗时长，但又独立的任务，使用多线程可以大大提高运行效率。但在代码层面，可能额外需要做一些处理，保证结果正确。如上例中，如果需要按输入列表城市顺序进行输出，就要另行排序。
多线程通常会用在网络收发数据、文件读写、用户交互等待之类的操作上，以避免程序阻塞，提升用户体验或提高执行效率。
多线程的实现方法不止这一种。另外多线程也会带来一些单线程程序中不会出现的问题。这里只是简单地开个头。
来源：Crossin的编程教室