前言
前面几篇连续讲解了多线程的一些概念,都是一些理论的东西,有了一些理论基础了,接下来就让我们把所学的知识用到实践中吧!
一、 安装
1.tomorrow安装,用pip可以直接安装
> pip install tomorrow
二、 单线程
1.以下案例是单线程时候跑的情况,在下载图片的时候很耗时。
```
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
import time
# 当前脚本所在的目录
def get_img_urls():
r = requests.get("http://699pic.com/sousuo-218808-13-1.html")
fengjing = r.content
soup = BeautifulSoup(fengjing, "html.parser")
# 找出所有的标签
images = soup.find_all(class_="lazy")
return images
def save_img(imgUrl):
try:
jpg_rl = imgUrl["data-original"]
title = imgUrl["title"]
# print(title)
# print(jpg_rl)
# print("")
# 判断是否有jpg文件夹,不存在创建一个
f.write(requests.get(jpg_rl).content)
except:
pass
if __name__ == "__main__":
t1 = time.time()
image_ulrs = get_img_urls()
for i in image_ulrs:
save_img(i)
t2 = time.time()
print("总耗时:%.2f 秒"%(t2-t1))
```
运行结果:
```
耗时:4.27 秒
```
三、 使用多线程tomorrow
1.一行代码搞定多线程,在函数上加个@threads(5),括号里面代码线程的数量,数字越大,运行的速度越快
```
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
import time
from tomorrow import threads
# 当前脚本所在的目录
def get_img_urls():
r = requests.get("http://699pic.com/sousuo-218808-13-1.html")
fengjing = r.content
soup = BeautifulSoup(fengjing, "html.parser")
# 找出所有的标签
images = soup.find_all(class_="lazy")
return images
@threads(5)
def save_img(imgUrl):
try:
jpg_rl = imgUrl["data-original"]
title = imgUrl["title"]
# print(title)
# print(jpg_rl)
# print("")
# 判断是否有jpg文件夹,不存在创建一个
f.write(requests.get(jpg_rl).content)
except:
pass
if __name__ == "__main__":
t1 = time.time()
image_ulrs = get_img_urls()
for i in image_ulrs:
save_img(i)
t2 = time.time()
print("总耗时:%.2f 秒"%(t2-t1))
```
运行结果:
```
总耗时:0.24 秒
```
多线程就是这么so easy! 一行代码就能搞定~
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