python3爬虫中使用join有什么优势

这篇文章主要介绍python3爬虫中使用join有什么优势，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

没有join的时候，同时出现多个线程的情况

import time
 
def thread_job():
    """工作内容：先打印出“T1 start”，然后每走一步休息0.1秒，最后print做完了"""
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finishes\n")
        
 
def main2():
    # 添加的线程，同时给他定义一个工作，通过target传进去工作内容，同时给他命名是T1。
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    # 同时加上执行的语句 .start() 运行
    added_thread.start()
    # 看看是不是等线程都运行完了、才回print all done
    print("All done \n")
 
if __name__ == '__main__':
main2()

运行结果是

T1 start
 
All done
 
T1 finishes

可以看到，没有等到T1全部结束、就提前运行了all done，最后才是T1 finish。其实多线程是同时在进行的线程任务；如果某些时候想等到所有线程都完成之后、再进行其他的语句，那么需要用到join。

通过join强制所有的子线程结束后、再运行主线程

def thread_job():
    """工作内容：先打印出“T1 start”，然后每走一步休息0.1秒，最后print做完了"""
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finishes\n")
        
 
def main3():
    # 添加的线程，同时给他定义一个工作，通过target传进去工作内容，同时给他命名是T1。
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    # 同时加上执行的语句 .start() 运行
    added_thread.start()
    # 等到所有线程都结束，再运行print("All done \n")，需要通过join进行拦截
    added_thread.join()
    # 看看是不是等线程都运行完了、才回print all done
    print("All done \n")
 
if __name__ == '__main__':
main3()
运行结果
T1 start
 
T1 finishes
 
All done

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