[已解决]多线程提升运行速度但是不明显

Mike_python小

问题分析：

根据代码，你的程序主要分为两个模块：module_1和module_2。module_1负责爬取网页并进行处理，module_2负责提取网页内容并去除相似度高的网页。

在多线程的实现中，你使用了线程池ThreadPoolExecutor来管理线程，并通过submit方法提交任务。但是你发现，多线程并没有明显提升程序的运行速度。

问题原因和解决方案：

1. IO密集型任务：根据代码，你的任务主要是请求网页并获取响应。这属于IO密集型任务，即主要消耗时间在等待网络请求的响应上。多线程并不能提供明显的性能提升，因为多线程在等待网络响应时仍然会阻塞，无法同时进行其他任务。

   解决方案：考虑使用异步编程框架，如asyncio库，结合异步的网络请求库（如aiohttp）来提高程序的性能。异步编程可以更好地利用CPU资源，在等待IO操作时可以切换到其他任务，从而提高程序的并发性能。

2. 任务调度与线程数量：你的代码中使用了48个线程进行任务的调度和执行。线程并不是越多越好，过多的线程会导致线程切换开销增加，反而降低程序的性能。

   解决方案：根据实际情况调整线程数量。可以尝试逐步增加线程数量，找到最优的线程数量。同时，可以通过合理的任务调度策略来提高程序的并发性能。

3. 其他优化措施：除了上述两点，还可以考虑以下优化措施：

   - 使用连接池：建议使用连接池来管理网络请求的连接，可以提高网络请求的效率。
   - 减少锁的使用：锁的使用会导致线程串行执行，降低并发性能。可以尝试减少锁的使用，或者使用更细粒度的锁来提高并发性能。
   - 优化算法和数据结构：对于一些耗时较长的操作，可以考虑优化算法和数据结构，减少时间复杂度，提高程序性能。

希望以上分析和解决方案对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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