Python 线程池

lyjin 2024-07-04

[TOC]

### 1. 线程池简介

在现代编程中，尤其是进行高性能和高并发编程时，线程池是一种非常重要的技术。线程池可以有效地管理和复用线程资源，提高程序的执行效率和响应速度。接下来，我们将详细介绍线程与进程的区别，什么是线程池，以及线程池的优势。

#### 1.1 线程与进程的区别

在计算机科学中，线程和进程是两个基本的并发执行单元，它们有各自的特点和用途。

- __进程：__

- 进程是操作系统中资源分配的基本单位。每个进程都有自己独立的地址空间和资源（如文件句柄、内存等）。

- 进程之间的通信（IPC）通常比较复杂，因为它们不共享内存空间。常见的 IPC 方式包括管道、消息队列、共享内存等。

- 创建和销毁进程的开销较大，因为操作系统需要为其分配和回收大量资源。

- __线程：__

- 线程是进程中的一个执行单元，线程共享同一进程的资源（如内存、文件句柄等），但每个线程有自己的栈和寄存器。

- 线程之间的通信（如共享变量）非常方便，因为它们共享同一进程的内存空间。

- 创建和销毁线程的开销相对较小，线程切换的速度也比进程快。
  
通过线程和进程的对比可以看出，线程在高并发场景下更具优势，因为它们共享内存空间、创建销毁开销小、切换速度快。

#### 1.2 什么是线程池

线程池（Thread Pool）是一种预先创建一定数量的线程，并将它们放入池中，以备后续使用的技术。它是一种优化资源管理和提高程序并发性能的方式。

- __工作原理：__

1. 初始化时创建一定数量的线程，并将这些线程放入池中。

2. 当有任务需要执行时，线程池会从池中取出一个空闲线程来执行任务。

3. 任务执行完成后，线程不会被销毁，而是被放回池中，等待下一个任务。

4. 如果所有线程都在忙碌状态，新任务可以选择等待或者被拒绝。

- __特点：__

- 线程池中的线程数量是固定的，避免了频繁创建和销毁线程所带来的开销。
  - 通过复用线程，可以减少资源消耗，提高系统性能。
  - 线程池通常提供任务队列，用于管理和调度待执行的任务。

#### 1.3 线程池的优势

使用线程池有以下几个显著优势：

- __提高性能：__ 通过复用线程，减少了频繁创建和销毁线程的开销，提高了系统性能和响应速度。
- __资源管理：__ 线程池可以控制最大并发线程数量，防止过多线程导致系统资源耗尽。
- __简化编程：__ 线程池封装了线程的创建、销毁和调度等复杂操作，简化了并发编程的实现。
- __负载均衡：__ 线程池可以均匀分配任务给各个线程，提高系统的负载均衡能力。
- __可扩展性：__ 通过调整线程池的大小，可以方便地扩展或收缩系统的并发能力。

### 2. Python 中的线程池实现

Python 提供了多种实现线程池的方式，其中主要包括 `threading` 模块和 `concurrent.futures` 模块。了解它们的特点和用法，有助于我们选择适合的工具来实现并发编程。

#### 2.1 threading 模块简介

`threading` 模块是 Python 标准库中提供的一个模块，用于创建和管理线程。它为我们提供了多种线程相关的类和函数，以下是一些常用的类和方法：

- __threading.Thread__：
  - 用于创建线程的类。可以通过继承 `Thread` 类并重写 `run` 方法来定义线程的行为，或者直接传递一个目标函数给 `Thread` 类。
  - 示例代码：

```python
    import threading

def worker():
        print("Worker thread")

# 创建线程对象
    thread = threading.Thread(target=worker)
    # 启动线程
    thread.start()
    # 等待线程结束
    thread.join()
    ```

- __threading.Lock__：
  - 锁对象，用于线程同步，防止多个线程同时访问共享资源。
  - 示例代码：

```python
    import threading

lock = threading.Lock()

def worker():
        with lock:
            print("Locked worker")

thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()
    thread.join()
    ```

- __threading.Event__：
  - 事件对象，用于线程间的通信和同步。
  - 示例代码：
  
    ```python
    import threading

event = threading.Event()

def worker():
        event.wait()
        print("Worker thread after event is set")

thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()
    event.set()
    thread.join()
    ```

`threading` 模块提供了较为底层的线程操作，灵活性高，但需要手动管理线程的创建、销毁和同步，代码复杂度较高。

#### 2.2 concurrent.futures 模块简介

`concurrent.futures` 模块是 Python 3.2 引入的一个高级并发编程模块，提供了线程池和进程池的实现。它通过 `ThreadPoolExecutor` 和 `ProcessPoolExecutor` 类简化了并发任务的管理。

- __ThreadPoolExecutor__
  - 线程池执行器类，用于管理线程池中的线程，并调度任务。
  - 示例代码：

```python
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(num):
        return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        future = executor.submit(worker, 1)
        print(future.result())
    ```

- __submit() 方法__
  - 提交一个任务到线程池，返回一个 `Future` 对象，通过 `Future` 对象可以获取任务的执行结果或异常。
  - 示例代码：

```python
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(num):
        return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
        for future in futures:
            print(future.result())
    ```

- __map() 方法__
  - 类似于内置的 `map` 函数，用于将一个可迭代对象中的每个元素作为参数提交给线程池，并返回结果的迭代器。
  - 示例代码：

```python
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(num):
        return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = executor.map(worker, range(4))
        for result in results:
            print(result)
    ```

- __as_completed() 方法__
  - 接受一个 `Future` 对象的列表，返回一个迭代器，当每个 `Future` 完成时，迭代器会生成相应的 `Future` 对象。
  - 示例代码：

```python
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def worker(num):
        import time
        time.sleep(num)
        return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
        for future in as_completed(futures):
            print(future.result())
    ```

#### 2.3 submit 和 as_completed 的区别

这两个代码片段展示了使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 提交任务和获取结果的不同方式。

__第一段代码__

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def worker(num):
    return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
    for future in futures:
        print(future.result())
```

工作原理：

1. __任务提交：__ 使用 `executor.submit(worker, i)` 提交任务到线程池。

2. __结果获取：__ 通过 `future.result()` 获取每个任务的结果。

特点：

- __顺序获取结果：__ `future.result()` 是按任务提交的顺序获取结果。即便任务完成的顺序不同，结果的获取顺序仍然按照提交顺序。
- __阻塞等待：__ 如果某个任务没有完成，`future.result()` 会阻塞等待该任务完成。

__第二段代码__

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def worker(num):
    import time
    time.sleep(num)
    return f"Worker thread {num}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(4)]
    for future in as_completed(futures):
        print(future.result())
```

工作原理：

1. __任务提交：__ 使用 `executor.submit(worker, i)` 提交任务到线程池。

2. __结果获取：__ 通过 `as_completed(futures)` 获取任务完成的迭代器，当任务完成时，迭代器生成相应的 Future 对象。

特点：

- __按完成顺序获取结果：__ `as_completed(futures)` 按任务实际完成的顺序获取结果，而不是提交顺序。这在某些任务需要先处理完成的情况下非常有用。

- __非阻塞等待：__ 可以立即处理已经完成的任务，而不必等待前面的任务完成。

对比总结：

- __获取结果的顺序：__

- 第一段代码按提交顺序获取结果，即使某些任务先完成也要等待前面的任务。

- 第二段代码按完成顺序获取结果，哪怕是最后提交的任务先完成，也可以立刻获取并处理。

- __应用场景：__

- 如果任务必须按顺序处理（例如处理依赖关系），使用第一种方式。

- 如果任务独立且希望尽快处理已完成的任务，使用第二种方式更高效。

使用 `as_completed` 可以更好地处理异步任务，使程序在任务完成后立即处理结果，提高了并发效率和响应速度。

#### 2.4 选择适合的模块

在选择使用 `threading` 模块还是 `concurrent.futures` 模块时，可以根据具体需求进行评估：

- __使用 threading 模块：__

- 如果需要对线程进行更细粒度的控制和管理。

- 如果需要实现复杂的线程同步机制，如使用锁、条件变量等。

- __使用 concurrent.futures 模块：__

- 如果需要简单高效地管理线程池和任务调度。

- 如果希望通过更少的代码实现并发编程，并且不需要对线程进行复杂的控制。

总的来说，`concurrent.futures` 模块更为高级和易用，适合大多数场景；而 `threading` 模块则提供了更底层的控制，适用于需要自定义线程行为和同步机制的场景。

### 3. 使用 threading 模块创建线程池

在 Python 中，虽然 `threading` 模块没有直接提供线程池的实现，但我们可以通过一些技巧和封装来创建自己的线程池。下面将详细介绍如何使用 `threading` 模块创建一个线程池，并提交任务和处理结果。

#### 3.1 创建线程类

首先，我们需要创建一个自定义的线程类，继承自 `threading.Thread`，并重写其 `run` 方法。在 `run` 方法中定义线程需要执行的任务。

```python
import threading

class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, task_queue):
        super().__init__()
        self.task_queue = task_queue

def run(self):
        while True:
            task = self.task_queue.get()
            if task is None:
                # None 是退出信号
                break
            func, args, kwargs = task
            func(*args, **kwargs)
            self.task_queue.task_done()
```

#### 3.2 初始化线程池

接下来，创建一个包含多个 `WorkerThread` 实例的线程池，并启动这些线程。我们使用 `queue`.`Queue` 来保存待执行的任务。

```python
from queue import Queue

class ThreadPool:
    def __init__(self, num_threads):
        self.task_queue = Queue()
        self.threads = []
        for _ in range(num_threads):
            thread = WorkerThread(self.task_queue)
            thread.start()
            self.threads.append(thread)

def add_task(self, func, *args, **kwargs):
        self.task_queue.put((func, args, kwargs))

def wait_completion(self):
        self.task_queue.join()
        for _ in self.threads:
            self.task_queue.put(None)
        for thread in self.threads:
            thread.join()
```

#### 3.3 向线程池提交任务

使用 `ThreadPool` 类，可以轻松地向线程池提交任务。每个任务由一个函数及其参数组成。

```python
def example_task(data):
    print(f"Processing {data}")

# 初始化线程池
pool = ThreadPool(num_threads=4)

# 向线程池提交任务
for i in range(10):
    pool.add_task(example_task, i)
```

#### 3.4 等待任务完成

最后，我们需要等待所有任务完成，并关闭线程池中的所有线程。使用 ThreadPool 类的 wait_completion 方法来完成这一操作。

```python
# 等待所有任务完成
pool.wait_completion()

print("All tasks are completed.")
```

完整示例代码

```python
import threading
from queue import Queue

class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, task_queue):
        super().__init__()
        self.task_queue = task_queue

def run(self):
        while True:
            task = self.task_queue.get()
            if task is None:
                # None 是退出信号
                break
            func, args, kwargs = task
            func(*args, **kwargs)
            self.task_queue.task_done()

def add_task(self, func, *args, **kwargs):
        self.task_queue.put((func, args, kwargs))

def wait_completion(self):
        self.task_queue.join()
        for _ in self.threads:
            self.task_queue.put(None)
        for thread in self.threads:
            thread.join()

def example_task(data):
    print(f"Processing {data}")

# 初始化线程池
pool = ThreadPool(num_threads=4)

# 向线程池提交任务
for i in range(10):
    pool.add_task(example_task, i)

# 等待所有任务完成
pool.wait_completion()

print("All tasks are completed.")
```

通过以上步骤，我们创建了一个简单的线程池，能够提交任务并等待任务完成。使用 `threading` 模块创建线程池虽然稍显复杂，但可以灵活控制线程的行为，适用于需要自定义线程管理的场景。

### 4. 使用 concurrent.futures 模块创建线程池

`concurrent.futures` 模块提供了一个高级的接口，用于简化并发编程。它包括 `ThreadPoolExecutor` 和 `ProcessPoolExecutor` 类，分别用于管理线程池和进程池。我们将重点介绍如何使用 `ThreadPoolExecutor` 创建线程池并提交任务。

#### 4.1 ThreadPoolExecutor 类介绍

`ThreadPoolExecutor` 是 `concurrent.futures` 模块中的一个类，用于管理线程池并调度任务。它提供了简单且功能强大的接口，用于提交任务、获取结果和处理异常。

- __主要方法：__
  - __submit(fn, *args, **kwargs)：__ 提交一个任务到线程池，并返回一个 `Future` 对象。
  - __map(func, *iterables)：__ 类似于内置的 `map` 函数，将每个可迭代对象中的元素作为参数提交给线程池执行。
  - __shutdown(wait=True)：__ 关闭线程池，停止接受新任务，已提交的任务继续执行。

#### 4.2 创建 ThreadPoolExecutor

创建 `ThreadPoolExecutor` 非常简单，只需要指定最大线程数。

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建线程池，最大线程数为4
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
```

#### 4.3 提交任务到线程池

可以使用 `submit` 方法将任务提交到线程池，每个任务都会返回一个 `Future` 对象，用于获取任务的执行结果或异常。

```python
def example_task(data):
    return f"Processing {data}"

# 提交任务到线程池
future = executor.submit(example_task, 1)
```

也可以使用 `map` 方法将多个任务批量提交到线程池。

```python
# 批量提交任务到线程池
results = executor.map(example_task, range(10))
```

#### 4.4 获取任务结果

通过 `Future` 对象的 `result` 方法可以获取任务的执行结果。

```python
# 获取单个任务的结果
print(future.result())
```

对于批量提交的任务，可以直接遍历 `map` 方法的返回结果。

```python
# 获取批量任务的结果
for result in results:
    print(result)
```

使用 `as_completed` 方法可以按任务完成的顺序获取结果。

```python
from concurrent.futures import as_completed

futures = [executor.submit(example_task, i) for i in range(10)]
for future in as_completed(futures):
    print(future.result())
```

#### 4.5 处理异常

在任务执行过程中，可能会出现异常。可以通过 `Future` 对象的 `exception` 方法获取异常信息。

```python
def example_task(data):
    if data == 5:
        raise ValueError("An error occurred")
    return f"Processing {data}"

# 提交任务到线程池
future = executor.submit(example_task, 5)

try:
    # 获取任务结果，若任务抛出异常，将在此引发
    result = future.result()
except Exception as e:
    print(f"Task raised an exception: {e}")
```

完整示例代码

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def example_task(data):
    if data == 5:
        raise ValueError("An error occurred")
    return f"Processing {data}"

# 创建线程池，最大线程数为4
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

# 提交任务到线程池
futures = [executor.submit(example_task, i) for i in range(10)]

# 获取任务结果，并处理异常
for future in as_completed(futures):
    try:
        result = future.result()
        print(result)
    except Exception as e:
        print(f"Task raised an exception: {e}")

# 关闭线程池
executor.shutdown()
```

通过使用 `concurrent.futures` 模块，我们可以更方便地管理线程池，提交任务，获取结果和处理异常。这大大简化了并发编程的复杂性，使得代码更加简洁和易于维护。

### 5. 线程池的最佳实践

在使用线程池时，遵循一些最佳实践可以帮助我们更好地管理并发任务，提高程序的性能和稳定性。下面将介绍几个重要的最佳实践。

#### 5.1 优化线程池大小

选择合适的线程池大小是提高线程池性能的关键。线程池太小会导致任务等待时间过长，线程池太大会导致系统资源耗尽。

- __CPU 密集型任务：__ 线程池大小应设置为 CPU 核心数。因为 CPU 密集型任务主要消耗计算资源，多线程不会带来明显性能提升，反而会增加上下文切换的开销。

```python
    import multiprocessing
    num_threads = multiprocessing.cpu_count()
    ```

- __I/O 密集型任务：__ 线程池大小可以设置为 CPU 核心数的 2 倍或更多，因为 I/O 操作（如文件读写、网络请求）会使线程阻塞，多线程可以更有效地利用 CPU 资源。

```python
    num_threads = multiprocessing.cpu_count() * 2
    ```

#### 5.2 任务拆分与并发

将大任务拆分为多个小任务，并发执行，可以有效提高处理效率。

- __示例：__ 假设我们有一个需要处理大量数据的任务，可以将数据拆分为多个小块，每个线程处理一部分数据。

```python
def process_data(data_chunk):
    # 处理数据块
    pass

data = [...]  # 大量数据
chunk_size = len(data) // num_threads
data_chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
    results = executor.map(process_data, data_chunks)
```

#### 5.3 处理线程安全问题

多线程编程中，访问共享资源时需要特别注意线程安全问题。

- __使用锁：__ 通过 `threading.Lock` 来确保对共享资源的访问是互斥的。
  
    ```python
    import threading

lock = threading.Lock()

def thread_safe_function():
        with lock:
            # 操作共享资源
            pass
    ```

- __使用线程安全的数据结构：__ 如 `queue.Queue`，它是线程安全的，可以避免手动加锁。
  
    ```python
    from queue import Queue

queue = Queue()

def worker():
        while True:
            item = queue.get()
            if item is None:
                break
            # 处理任务
            queue.task_done()
    ```

#### 5.4 线程池的性能调优

为了获得最佳性能，可以考虑以下几点：

- __减少锁的使用：__ 锁会导致线程阻塞，降低并发性能。尽量减少锁的使用，或者缩小锁的作用范围。

- __避免全局变量：__ 全局变量会导致线程间的竞争，影响性能。尽量使用局部变量或线程本地存储。

- __使用更高效的数据结构：__ 选择合适的数据结构可以提高程序性能。例如，使用 `deque` 替代 `list` 来实现线程安全的双端队列。

```python
    from collections import deque

data = deque()
    ```

- __监控和调试：__ 通过监控线程池的运行状态，及时发现并解决性能瓶颈和线程安全问题。可以使用一些监控工具和日志记录来帮助调试。
  
示例代码

```python
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from queue import Queue
from collections import deque
import multiprocessing

# 计算 CPU 核心数
num_threads = multiprocessing.cpu_count()

# 示例任务
def process_data(data_chunk):
    print(f"Processing {data_chunk}")

# 数据拆分
data = list(range(100))
chunk_size = len(data) // num_threads
data_chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

# 线程安全示例
lock = threading.Lock()

def thread_safe_function(data_chunk):
    with lock:
        print(f"Processing safely {data_chunk}")

# 使用线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
    # 提交任务并获取结果
    results = executor.map(process_data, data_chunks)

# 处理线程安全任务
queue = Queue()
for data_chunk in data_chunks:
    queue.put(data_chunk)

def worker():
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        thread_safe_function(item)
        queue.task_done()

# 创建并启动工作线程
threads = []
for _ in range(num_threads):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有任务完成
queue.join()

# 停止所有工作线程
for _ in threads:
    queue.put(None)
for t in threads:
    t.join()

print("All tasks are completed.")
```

### 6. 线程池的应用场景

线程池在多种应用场景中都能发挥重要作用，尤其在需要处理并发任务时。以下是一些常见的应用场景。

#### 6.1 I/O 密集型任务

I/O 密集型任务通常包括文件读写、网络请求、数据库操作等。这类任务的特点是 CPU 使用率较低，但 I/O 操作会导致线程阻塞，使用线程池可以有效提高并发性能。

示例：使用线程池同时读取多个文件。

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        return file.read()

file_paths = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(read_file, file_paths)
    for result in results:
        print(result)
```

#### 6.2 计算密集型任务

计算密集型任务主要消耗 CPU 资源，例如复杂的数学运算、大数据处理等。对于这类任务，线程池的大小应与 CPU 核心数相匹配，以最大化 CPU 使用效率。

示例：并行计算一组数字的平方。

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import multiprocessing

def compute_square(n):
    return n * n

numbers = range(10)
num_threads = multiprocessing.cpu_count()

with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
    results = executor.map(compute_square, numbers)
    for result in results:
        print(result)
```

#### 6.3 Web 爬虫

Web 爬虫需要处理大量的网络请求和数据解析，属于典型的 __I/O__ 密集型任务。使用线程池可以同时抓取
多个网页，提高爬取速度。

示例：使用线程池实现简单的 Web 爬虫。

```python
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = [
    'http://example.com/page1',
    'http://example.com/page2',
    'http://example.com/page3'
]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(fetch_url, urls)
    for result in results:
        print(result)
```

#### 6.4 数据处理

在数据处理任务中，例如大规模数据的清洗、转换和分析，使用线程池可以并行处理多个数据块，提高处理效率。

示例：使用线程池并行处理数据块。

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import pandas as pd

def process_data_chunk(data_chunk):
    # 假设我们要对数据进行简单的转换
    return data_chunk.apply(lambda x: x * 2)

data = pd.DataFrame({'value': range(100)})
num_chunks = 10
chunk_size = len(data) // num_chunks
data_chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    processed_chunks = executor.map(process_data_chunk, data_chunks)
    processed_data = pd.concat(processed_chunks)

print(processed_data)
```

通过这些示例，可以看出线程池在处理 __I/O__ 密集型任务、计算密集型任务、Web 爬虫和数据处理等场景中，都能显著提高并发性能和处理效率。

### 7. 实战案例：使用线程池优化 Web 爬虫

#### 7.1 项目背景介绍

随着互联网的发展，网络爬虫成为获取大量信息和数据的重要工具。传统的单线程爬虫在爬取大量网页时，速度较慢且效率低下。通过使用线程池，我们可以显著提高爬虫的并发能力，加快数据抓取速度。本案例将展示如何使用线程池优化一个简单的 Web 爬虫。

#### 7.2 代码实现

首先，我们实现一个单线程的 Web 爬虫，然后使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 将其优化为多线程爬虫。

__单线程爬虫实现__

```python
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = [
    'http://example.com/page1',
    'http://example.com/page2',
    'http://example.com/page3',
    'http://example.com/page4',
    'http://example.com/page5'
]

for url in urls:
    content = fetch_url(url)
    print(f"Fetched {len(content)} characters from {url}")
```

使用线程池优化爬虫：

```python
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return url, response.text

urls = [
    'http://example.com/page1',
    'http://example.com/page2',
    'http://example.com/page3',
    'http://example.com/page4',
    'http://example.com/page5'
]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(fetch_url, url) for url in urls]
    for future in as_completed(futures):
        url, content = future.result()
        print(f"Fetched {len(content)} characters from {url}")
```

#### 7.3 性能对比

__单线程爬虫性能：__

- 执行时间：每个 URL 依次爬取，整体时间为单个 URL 爬取时间的总和。
- 优点：实现简单，容易理解。
- 缺点：速度慢，效率低，特别是在需要爬取大量 URL 时。

__多线程爬虫性能：__

- 执行时间：多个 URL 并发爬取，总体时间显著减少。
- 优点：速度快，效率高，能够充分利用系统资源。
- 缺点：实现稍复杂，需要考虑线程安全和异常处理。

#### 7.4 优化结果分析

通过性能对比可以看出，多线程爬虫的执行效率显著高于单线程爬虫。具体优化效果可以通过以下几点进行分析：

1. __并发能力：__ 多线程爬虫能够同时发起多个网络请求，显著提高了爬取速度，尤其在网络延迟较大的情况下表现更加明显。
2. __资源利用：__ 多线程爬虫能够充分利用 CPU 和网络带宽资源，减少了等待时间，提高了系统的整体利用率。
3. __代码复杂度：__ 虽然多线程爬虫的实现较为复杂，但通过使用 `concurrent.futures`.`ThreadPoolExecutor` 简化了线程管理，降低了代码复杂度。

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