普及Python多进程编程：实现一个简单的爬虫程序！

Python是一门非常强大的编程语言，不仅可以做网站开发、数据分析、人工智能等等，还可以用来做爬虫。但是，如果用单进程去爬取网站的话，速度会非常慢。因此，本文将会介绍如何使用Python的多进程编程来实现一个简单的爬虫程序。

首先，我们需要明确一下Python的多进程编程是什么。简单来说，就是在一个程序中同时运行多个进程。这样可以大大提高程序的运行速度，充分利用计算机的多核性能。

接下来，我们将分为三个部分来实现这个爬虫程序，分别是爬取、存储和展示。

第一部分：爬取

首先，我们要确定需要爬取的网站并分析其结构。本文以爬取“豆瓣电影Top250”为例。网址为：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

使用requests和BeautifulSoup库来爬取网站的数据和解析数据。

代码如下：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_movie_info(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    res = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    # 在这里解析数据并返回
```

其中，`headers`是请求头，伪装成浏览器访问，以免被网站拦截。`requests.get`方法用来获取网址的HTML代码，`BeautifulSoup`则用来解析HTML代码。

第二部分：存储

我们可以使用Python的csv库将数据存储到CSV文件中。

代码如下：

```python
import csv

def save_to_csv(movie_info):
    with open('movie.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(movie_info)
```

第三部分：展示

最后，我们使用Python的多进程来展示爬取到的数据。由于展示部分只需要读取CSV文件中的数据，因此可以通过开启多个进程并发地读取数据，从而提高运行速度。

代码如下：

```python
from multiprocessing import Pool
import csv

def read_csv(start):
    with open('movie.csv', 'r', encoding='utf_8_sig', newline='') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for i, row in enumerate(reader):
            if i < start:
                continue
            print(row)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(4)
    pool.map(read_csv, [0, 50, 100, 150])
```

在这里，我们使用了Python的multiprocessing库中的`Pool`类来创建进程池，开启4个进程并发地读取数据。`pool.map`方法则将`read_csv`函数应用到参数序列中的每个元素中，并返回一个结果列表。

通过上述三部分的代码，我们已经实现了一个简单的爬虫程序，并通过多进程来提高了其运行速度。