之前也写了一些简单的Python程序，对于多线程的并发一直没有涉及，今天决定先突破一下，把这个部分的内容先快速的掌握，然后在这个基础上细化改进。
我的好友冰川擅长Python技术，所以就拿来主义，参考了他的文章。
Python的程序性能一直受到诟病，但是功能，扩展性上还是具有很大的优势，程序中有一部分的概念就是并发，多线程相关的，所以我们也算是大跃进一下。
说到Python的性能，GIL是需要了解的，这是一个全局解释器锁，保证在同一时刻只有一个线程在运行，在保证线程安全的同时，性能上会受到一定的影响。我们简单来做一个案例，在上面的文章中已经有了，我们简单改一下。测试一把。
首先要准备一个文件urls.txt
比如我的技术博客，我随便选择了两篇文章的下标，然后就可以循环生成一大批的urls.txt内容来。
for i in {2101076..2148323}
do
echo "http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-"$i
done
要测试url的信息，我们需要引入一个模块requests,通过发送请求来得到反馈的结果，如果是在200,300这样的状态值，就说明是可访问的，否则就是不可方案问。
需要注意的地方或者是一些小技巧，我们可以使用strip()来得到一个串
>>> "http://www.jeanron100.com".strip()
'http://www.jeanron100.com'
，然后使用requests.get方法来得到结果值
>>> requests.get('http://www.baidu.com')
最终的状态值可以使用status_code属性来得到。
>>> requests.get('http://www.baidu.com').status_code
200
明白了这些要点，Python程序就会容易很多。
直接附上源程序：
#!/usr/bin/evn python
import requests
import time
def get_site_code(url):
r = requests.get(url)
status = r.status_code
line = url + ' ' + str(status)
with open('/tmp/site_stauts.txt', 'a+') as f:
f.writelines(line + '\n')
if __name__ == '__main__':
print 'starting at:', time.ctime()
for url in open('urls.txt'):
url = url.strip()
get_site_code(url)
print 'Done at:', time.ctime()
整个过程，大概耗时37秒钟,urls大概是30多个。
# python a.pl
starting at: Wed Dec 6 07:00:34 2017
Done at: Wed Dec 6 07:01:11 2017
我们再来看看多线程的部分，毫无疑问，我们需要一个线程相关的模块，在这里就是threading
我们可以直接开启多个线程，不做线程的粒度控制，比如现在有30个请求，直接就是30个线程，暂时没有做成线程池的那种模式，初始化的时候，可以使用如下的方式来初始化线程。
threading.Thread(target=get_site_code, args=(url,))
使用start方法启动线程
threads[i].start()
如果一个线程在执行过程中要调用另外一个线程，需要等到它完成以后才能接着执行，在这里就是join方法。
threads[i].join()
源程序如下：
#!/usr/bin/evn python
import requests
import time
import threading
def get_site_code(url):
r = requests.get(url)
status = r.status_code
line = url + ' ' + str(status)
with open('/tmp/site_stauts.txt', 'a+') as f:
f.writelines(line + '\n')
if __name__ == '__main__':
print 'starting at:', time.ctime()
threads = []
for url in open('urls.txt'):
url = url.strip()
t = threading.Thread(target=get_site_code, args=(url,))
threads.append(t)
for i in range(len(threads)):
threads[i].start()
for i in range(len(threads)):
threads[i].join()
print 'Done at:', time.ctime()
使用了多线程之后，耗时大概是3秒钟，提高了10多倍，收益还是很大的。
# python b.pl
starting at: Wed Dec 6 07:24:36 2017
Done at: Wed Dec 6 07:24:39 2017
随后会考虑从其他的角度来持续的改进，改进的空间依旧很大。
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