很多人使用 python 编写“爬虫”程序，抓取网上的数据。
举个例子，通过豆瓣的 API 抓取 30 部影片的信息：
import urllib, time
time_start = time.time()
data = []
for i in range(30):
print 'request movie:', i
id = 1764796 + i
url = 'https://api.douban.com/v2/movie/subject/%d' % id
d = urllib.urlopen(url).read()
data.append(d)
print i, time.time() - time_start
print 'data:', len(data)
参考输出结果：
> python test.py
request movie: 0
0 0.741228103638
request movie: 1
1 1.96586918831
...
request movie: 28
28 12.0225770473
request movie: 29
29 12.4063940048
data: 30
程序里用了 time.time() 来计算抓取花费的时间。运行一遍，大约需要十几秒（根据网络情况会有差异）。
如果我们想用这套代码抓取几万部电影，就算中间不出什么状况，估计也得花上好几个小时。
然而想一下，我们抓一部电影信息的过程是独立，并不依赖于其他电影的结果。因此没必要排好队一部一部地按顺序来。那么有没有什么办法可以同时抓取好几部电影？
答案就是：多线程。
来说一种简单的多线程方法：
python 里有一个 thread 模块，其中提供了一个函数：
start_new_thread(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。
调用 start_new_thread 之后，会创建一个新的线程，来执行 function 函数。而代码原本的主线程将继续往下执行，不再等待 function 的返回。通常情况，线程在 function 执行完毕后结束。
改写一下前面的代码，将抓取的部分放在一个函数中：
import urllib, time, thread
def get_content(i):
id = 1764796 + i
url = 'https://api.douban.com/v2/movie/subject/%d' % id
d = urllib.urlopen(url).read()
data.append(d)
print i, time.time() - time_start
print 'data:', len(data)
time_start = time.time()
data = []
for i in range(30):
print 'request movie:', i
thread.start_new_thread(get_content, (i,))
raw_input('press ENTER to exit...\n')
参考输出结果：
> python test.py
request movie: 0
request movie: 1
...
request movie: 28
request movie: 29
press ENTER to exit...
1 0.39500784874
data: 1
9 0.428859949112
data: 2
...
data: 28
21 1.03756284714
data: 29
8 2.66121602058
data: 30
因为主线程不在等待函数返回结果，所以在代码最后，增加了 raw_input，避免程序提前退出。
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
总共用时两秒多
data 里同样记录了所有30条结果
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，如果需要电影信息按 id 排列，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。
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