例如，我们通过 https://intrinio.com/tutorial/web_api 这个网址提供的api获取股市信息的csv数据，现在要下载大量csv数据文件，并将其转换为xml文件。

要求：使用多线程来提高下载并处理的效率。

解决方案：

使用标准库threading.Thread类创建多个线程，在每个线程中下载并转换一只csv数据。

• 对于threading.Thread类：

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

调用该类时，必需带有关键字参数。参数如下：

group应该为None；为了日后扩展ThreadGroup类实现而保留。

target是用于run()方法调用的可调用对象。默认是None，表示不需要调用任何方法。

name是线程名称。默认情况下，由"Thread-N" 格式构成一个唯一的名称，其中N是小的十进制数。

args是用于调用目标函数的参数元组。默认是()。

kwargs是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是{}。

如果daemon不是None，线程将被显式的设置为守护模式，不管该线程是否是守护模式。如果是None(默认值)，线程将继承当前线程的守护模式属性。

threading.Thread类有以下方法：

start()

开始线程活动。

它在一个线程里最多只能被调用一次。它安排对象的run()方法在一个独立的控制进程中调用。如果同一个线程对象中调用这个方法的次数大于一次，会抛出RuntimeError。

run()

代表线程活动的方法。

你可以在子类型里重载这个方法。 标准的run()方法会对作为target参数传递给该对象构造器的可调用对象（如果存在）发起调用，并附带从args和kwargs参数分别获取的位置和关键字参数。

join(timeout=None)

等待，直到线程终结。这会阻塞调用这个方法的线程，直到被调用join()的线程终结，不管是正常终结还是抛出未处理异常，或者直到发生超时，超时选项是可选的。

当timeout参数存在而且不是None时，它应该是一个用于指定操作超时的以秒为单位的浮点数（或者分数）。因为join()总是返回None，所以你一定要在join()后调用is_alive()才能判断是否发生超时，如果线程仍然存货，则join()超时。

当timeout参数不存在或者是None ，这个操作会阻塞直到线程终结。一个线程可以被join()很多次。

如果尝试加入当前线程会导致死锁，join()会引起RuntimeError异常。如果尝试join()一个尚未开始的线程，也会抛出相同的异常。

• 方案示例：

import requestsimport base64import csvimport timefrom io import StringIOfrom xml.etree.ElementTree import ElementTree, Element, SubElement

USERNAME = b'7f304a2df40829cd4f1b17d10cda0304'PASSWORD = b'aff978c42479491f9541ace709081b99'def download_csv(page_number):
    print('download csv data [page=%s]' % page_number)
    url = "https://api.intrinio.com/price.csv?ticker=AAPL&hide_paging=true&page_size=200&page_number=%s" % page_number
    auth = b'Basic' + base64.b64encode(b'%s:%s' % (USERNAME, PASSWORD))
    headers = {'Authorization' : auth}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.ok:
        return StringIO(response.text)def csv_to_xml(csv_file, xml_path):
    print('Convert csv data to %s' % xml_path)
    reader = csv.reader(csv_file)
    headers = next(reader)

    root = Element('Data')
    root.text = '\n\t'
    root.tail = '\n'

    for row in reader:
        book = SubElement(root, 'Row')
        book.text = '\n\t\t'
        book.tail = '\n\t'

        for tag, text in zip(headers, row):
            e = SubElement(book, tag)
            e.text = text
            e.tail = '\n\t\t'
        e.tail = '\n\t'
    book.tail = '\n'

    ElementTree(root).write(xml_path, encoding='utf8')def download_and_save(page_number, xml_path):
    # IO
    csv_file = None
    while not csv_file:
        csv_file = download_csv(page_number)
    # CPU
    csv_to_xml(csv_file, 'data%s.xml' % page_number)if __name__ == '__main__':
    t0 = time.time()
    for i in range(1, 6):
        download_and_save(i, 'data%s.xml' % i)
    print(time.time() - t0)
    print('main thread end.')

改进：使用threading.Thread类创建多个线程，同时下载转换。

import requestsimport base64import csvimport timefrom io import StringIOfrom xml.etree.ElementTree import ElementTree, Element, SubElementfrom threading import Thread

USERNAME = b'7f304a2df40829cd4f1b17d10cda0304'PASSWORD = b'aff978c42479491f9541ace709081b99'def download_csv(page_number):
    print('download csv data [page=%s]' % page_number)
    url = "https://api.intrinio.com/price.csv?ticker=AAPL&hide_paging=true&page_size=200&page_number=%s" % page_number
    auth = b'Basic' + base64.b64encode(b'%s:%s' % (USERNAME, PASSWORD))
    headers = {'Authorization' : auth}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.ok:
        return StringIO(response.text)def csv_to_xml(csv_file, xml_path):
    print('Convert csv data to %s' % xml_path)
    reader = csv.reader(csv_file)
    headers = next(reader)

    root = Element('Data')
    root.text = '\n\t'
    root.tail = '\n'

    for row in reader:
        book = SubElement(root, 'Row')
        book.text = '\n\t\t'
        book.tail = '\n\t'

        for tag, text in zip(headers, row):
            e = SubElement(book, tag)
            e.text = text
            e.tail = '\n\t\t'
        e.tail = '\n\t'
    book.tail = '\n'

    ElementTree(root).write(xml_path, encoding='utf8')def download_and_save(page_number, xml_path):
    # IO
    csv_file = None
    while not csv_file:
        csv_file = download_csv(page_number)
    # CPU
    csv_to_xml(csv_file, 'data%s.xml' % page_number)class MyThread(Thread):
    def __init__(self, page_number, xml_path):
        super().__init__()
        self.page_number = page_number
        self.xml_path = xml_path    
    def run(self):              #线程运行download_and_save()方法
        download_and_save(self.page_number, self.xml_path)if __name__ == '__main__':
    t0 = time.time()
    thread_list = []
    for i in range(1, 6):
        t = MyThread(i, 'data%s.xml' % i)
        t.start()               #启动线程
        thread_list.append(t)

    for t in thread_list:
        t.join()                #阻塞线程，主线程等待所有子线程结束

    print(time.time() - t0)
    print('main thread end.')

上面url已失效，无法看到实际耗时效果，但通过多个线程可以节约IO时间，Python中的多线程不适合处理CPU密集型的任务。