多线程爬虫介绍
我们之前所讲到的爬虫，都只有一个进程一个线程，我们称之为单线程爬虫。单线程爬虫每次只访问一个页面，不能充分利用电脑的网络带宽。一个页面最多也就几百KB，所以爬虫在爬取一个页面的时候，多出来的网速就浪费掉了。
而如果我们可以让爬虫同时访问10个页面，就相当于我们的爬取速度提高了10倍。这个时候就需要使用多线程技术了。
这里有一点要强调一下，Python这门语言在设计上的时候，有一个GIL锁。这个东西让Python的多线程都是伪多线程。本质上还是只有一个线程，但是这个线程每个事情只做几毫秒，做完几秒救保存线程，换做其他事情几毫秒，换一轮下来继续回到第一件事上，恢复线程再做几秒，继续换……
在《X战警-天启》中，万磁王他儿子从教授的学院里面救出了非常多的人。由于他速度非常的快，所以虽然它是一个人一个人救的，但是对其他人来说，就感觉像是全部同时移动到了学校外面去了一样。
这样微观上的单线程，在宏观上看起来就像是同时在做几件事。这种机制在IO密集型的操作上面影响也不大，但是在CPU计算密集型的操作上面，由于只能使用CPU的一个核，这就会对性能产生非常大的影响。所以涉及到计算密集型的程序，就需要使用多进程，Python的多进程不受GIL锁的影响。
爬虫属于IO密集型的程序，所以使用多线程不会不会对性能造成太大的影响。
使用多线程技术加速爬虫
multiprocessing是Python的一个多进程库，它可以实现多进程的操作。但是由于进程与进程之间不能直接共享资源，而且启动新的进程开销也比线程大得多。因此我们使用多线程来爬取。multiprocessing下面有一个dummy模块，它可以让Python的线程使用multiprocessing各种方法。
dummy下面有一个Pool类，它用来实现线程池。这个线程池有一个map 方法。这个方法可以让线程池里面的所有线程都“同时”执行一个函数。
from multiprocessing.dummy import Pool pool = Pool(10) results = pool.map(爬取函数, 网址列表)