网络爬虫程序是一种 IO 密集型程序，程序中涉及了很多网络 IO 以及本地磁盘 IO 操作，这些都会消耗大量的时间，从而降低程序的执行效率，而 Python 提供的多线程能够在一定程度上提升 IO 密集型程序的执行效率。
如果想学习 Python 多进程、多线程以及 Python GIL 全局解释器锁的相关知识，可参考《Python并发编程教程》。
多线程使用流程
Python 提供了两个支持多线程的模块，分别是 _thread 和 threading。其中 _thread 模块偏底层，它相比于 threading 模块功能有限，因此推荐大家使用 threading 模块。 threading 中不仅包含了 _thread 模块中的所有方法，还提供了一些其他方法，如下所示：
threading.currentThread() 返回当前的线程变量。
threading.enumerate() 返回一个所有正在运行的线程的列表。
threading.activeCount() 返回正在运行的线程数量。
线程的具体使用方法如下所示：
from threading import Thread
#线程创建、启动、回收
t = Thread(target=函数名) # 创建线程对象
t.start() # 创建并启动线程
t.join() # 阻塞等待回收线程
创建多线程的具体流程:
t_list = []
for i in range(5):
t = Thread(target=函数名)
t_list.append(t)
t.start()
for t in t_list:
t.join()
除了使用该模块外，您也可以使用 Thread 线程类来创建多线程。在处理线程的过程中要时刻注意线程的同步问题，即多个线程不能操作同一个数据，否则会造成数据的不确定性。通过 threading 模块的 Lock 对象能够保证数据的正确性。
比如，使用多线程将抓取数据写入磁盘文件，此时，就要对执行写入操作的线程加锁，这样才能够避免写入的数据被覆盖。当线程执行完写操作后会主动释放锁，继续让其他线程去获取锁，周而复始，直到所有写操作执行完毕。具体方法如下所示：
from threading import Lock
lock = Lock()
# 获取锁
lock.acquire()
wirter.writerows("线程锁问题解决")
# 释放锁
lock.release()
Queue队列模型
对于 Python 多线程而言，由于 GIL 全局解释器锁的存在，同一时刻只允许一个线程占据解释器执行程序，当此线程遇到 IO 操作时就会主动让出解释器，让其他处于等待状态的线程去获取解释器来执行程序，而该线程则回到等待状态，这主要是通过线程的调度机制实现的。
由于上述原因，我们需要构建一个多线程共享数据的模型，让所有线程都到该模型中获取数据。queue（队列，先进先出） 模块提供了创建共享数据的队列模型。比如，把所有待爬取的 URL 地址放入队列中，每个线程都到这个队列中去提取 URL。queue 模块的具体使用方法如下：
# 导入模块
from queue import Queue
q = Queue() #创界队列对象
q.put(url) 向队列中添加爬取一个url链接
q.get() # 获取一个url，当队列为空时，阻塞
q.empty() # 判断队列是否为空，True/False
多线程爬虫案例
下面通过多线程方法抓取小米应用商店（https://app.mi.com/）中应用分类一栏，所有类别下的 APP 的名称、所属类别以及下载详情页 URL 。如下图所示：
图1：小米应用商城
抓取下来的数据 demo 如下所示：
三国杀,棋牌桌游,http://app.mi.com/details?id=com.bf.sgs.hdexp.mi
1) 案例分析
通过搜索关键字可知这是一个动态网站，因此需要抓包分析。刷新网页来重新加载数据，可得知请求头的 URL 地址，如下所示：
https://app.mi.com/categotyAllListApi?page=0&categoryId=1&pageSize=30
其中查询参数 pageSize 参数值不变化，page 会随着页码的增加而变化，而类别 Id 通过查看页面元素，如下所示
<ul class="category-list">
<li><a class="current" href="/category/15">游戏</a></li>
<li><a href="/category/5">实用工具</a></li>
<li><a href="/category/27">影音视听</a></li>
<li><a href="/category/2">聊天社交</a></li>
<li><a href="/category/7">图书阅读</a></li>
<li><a href="/category/12">学习教育</a></li>
<li><a href="/category/10">效率办公</a></li>
<li><a href="/category/9">时尚购物</a></li>
<li><a href="/category/4">居家生活</a></li>
<li><a href="/category/3">旅行交通</a></li>
<li><a href="/category/6">摄影摄像</a></li>
<li><a href="/category/14">医疗健康</a></li>
<li><a href="/category/8">体育运动</a></li>
<li><a href="/category/11">新闻资讯</a></li>
<li><a href="/category/13">娱乐消遣</a></li>
<li><a href="/category/1">金融理财</a></li>
</ul>
因此，可以使用 Xpath 表达式匹配 href 属性，从而提取类别 ID 以及类别名称，表达式如下：
基准表达式：xpath_bds = '//ul[@class="category-list"]/li'
提取 id 表达式：typ_id = li.xpath('./a/@href')[0].split('/')[-1]
类型名称：typ_name = li.xpath('./a/text()')[0]
点击开发者工具的 response 选项卡，查看响应数据，如下所示：
{
count: 2000,
data: [{
appId: 1348407,
displayName: "天气暖暖-关心Ta从关心天气开始",
icon: "http://file.market.xiaomi.com/thumbnail/PNG/l62/AppStore/004ff4467a7eda75641eea8d38ec4d41018433d33",
level1CategoryName: "居家生活",
packageName: "com.xiaowoniu.WarmWeather"
},
{
appId: 1348403,
displayName: "贵斌同城",
icon: "http://file.market.xiaomi.com/thumbnail/PNG/l62/AppStore/0e607ac85ed9742d2ac2ec1094fca3a85170b15c8",
level1CategoryName: "居家生活",
packageName: "com.gbtc.guibintongcheng"
},
......
通过上述响应内容，我们可以从中提取出 APP 总数量（count）和 APP （displayName）名称，以及下载详情页的 packageName。由于每页中包含了 30 个 APP，所以总数量（count）可以计算出每个类别共有多少页。
pages = int(count) // 30 + 1
下载详情页的地址是使用 packageName 拼接而成，如下所示：
link = 'http://app.mi.com/details?id=' + app['packageName']
2) 完整程序
完整程序如下所示：
运行上述程序后，打开存储文件，其内容如下：
在我们之间-单机版,休闲创意,http://app.mi.com/details?id=com.easybrain.impostor.gtx
粉末游戏,模拟经营,http://app.mi.com/details?id=jp.danball.powdergameviewer.bnn
三国杀,棋牌桌游,http://app.mi.com/details?id=com.bf.sgs.hdexp.mi
腾讯欢乐麻将全集,棋牌桌游,http://app.mi.com/details?id=com.qqgame.happymj
快游戏,休闲创意,http://app.mi.com/details?id=com.h5gamecenter.h2mgc
皇室战争,战争策略,http://app.mi.com/details?id=com.supercell.clashroyale.mi
地铁跑酷,跑酷闯关,http://app.mi.com/details?id=com.kiloo.subwaysurf
...
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