下载时根据文件的size，切分成几个线程分别下载文件，下载完成以后再拼接到一起。
Python的下载速度可能受到网络、计算机性能和其他因素的影响。您可以尝试使用多线程下载，以加快下载速度，此外，如果您只是想将Python安装到Mac上，可以下载Homebrew进行安装，这是Mac OS X上最常用的包管理器。"""
@author: wangxingchun
多线程（线程池）
下载数据
"""
import requests
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as tp
#创建一个csv文件，注意创建writer对象"csv.writer()"
f = open('xinfadi.csv','w',encoding='utf8')
csvwrite = csv.writer(f)
#如果写入txt文件，不需要创建writer对象。
# f = open('xinfadidata.txt','w',encoding='utf8')
#创建一个函数，以页码做为参数
def down(n_page):
url = 'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html'
data = {'count': 428225,'current': n_page,'limit': 20}
resp = requests.post(url,data=data)
datas =resp.json()
#通过分析数据嵌套情况，获取数据。此处可在网页开发工具json数据中查看分析。
for i in range(len(datas['list'])):
name = datas['list'][i]['prodName']
highPrice = datas['list'][i]['highPrice']
lowPrice = datas['list'][i]['lowPrice']
pubDate = datas['list'][i]['pubDate']
place = datas['list'][i]['place']
csvwrite.writerow((name,highPrice,lowPrice,pubDate,place))#writerow要求写入的是可迭代对象
# f.writelines(f'{name},{highPrice},{lowPrice},{pubDate},{place} ')
resp.close()
if __name__ == '__main__':
with tp(50) as t: #创建线程池，
for n in range(1,101): #遍历数据网页
t.submit(down,n) #提交给线程池，进行多线程下载
print(f'共{n}页数据下载完毕!')
f.close()
