内容简介：本文希望达到的目标:1.学习Queue模块。2.将Queue模块与多线程编程相结合。3.通过Queue和threading模块, 重构爬虫, 实现多线程爬虫。4.通过以上学习希望总结出一个通用的多线程爬虫小模版。
本文希望达到的目标:
- 学习Queue模块
- 将Queue模块与多线程编程相结合
- 通过Queue和threading模块, 重构爬虫, 实现多线程爬虫,
- 通过以上学习希望总结出一个通用的多线程爬虫小模版
1. Queue模块
Queue模块实现了多生产者多消费者队列, 尤其适合多线程编程.Queue类中实现了所有需要的锁原语(这句话非常重要), Queue模块实现了三种类型队列:
- FIFO(先进先出)队列, 第一加入队列的任务, 被第一个取出
- LIFO(后进先出)队列,最后加入队列的任务, 被第一个取出(操作类似与栈, 总是从栈顶取出, 这个队列还不清楚内部的实现)
- PriorityQueue(优先级)队列, 保持队列数据有序, 最小值被先取出(在C++中我记得优先级队列是可以自己重写 排序 规则的, Python不知道可以吗)
1.1. 类和异常
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import Queue #类 Queue.Queue(maxsize = 0) #构造一个FIFO队列,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认) Queue.LifoQueue(maxsize = 0) #构造一LIFO队列,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认) Queue.PriorityQueue(maxsize = 0) #构造一个优先级队列,,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认). 优先级队列中, 最小值被最先取出 #异常 Queue.Empty #当调用非阻塞的get()获取空队列的元素时, 引发异常 Queue.Full #当调用非阻塞的put()向满队列中添加元素时, 引发异常 |
1.2. Queue对象
三种队列对象提供公共的方法
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Queue.empty() #如果队列为空, 返回True(注意队列为空时, 并不能保证调用put()不会阻塞); 队列不空返回False(不空时, 不能保证调用get()不会阻塞) Queue.full() #如果队列为满, 返回True(不能保证调用get()不会阻塞), 如果队列不满, 返回False(并不能保证调用put()不会阻塞) Queue.put(item[, block[, timeout]]) #向队列中放入元素, 如果可选参数block为True并且timeout参数为None(默认), 为阻塞型put(). 如果timeout是正数, 会阻塞timeout时间并引发Queue.Full异常. 如果block为False为非阻塞put Queue.put_nowait(item) #等价于put(itme, False) Queue.get([block[, timeout]]) #移除列队元素并将元素返回, block = True为阻塞函数, block = False为非阻塞函数. 可能返回Queue.Empty异常 Queue.get_nowait() #等价于get(False) Queue.task_done() #在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 Queue.join() #实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作 |
下面是官方文档给多出的多线程模型:
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def worker(): while True: item = q.get() do_work(item) q.task_done() q = Queue() for i in range(num_worker_threads): t = Thread(target=worker) t.daemon = True t.start() for item in source(): q.put(item) q.join() # block until all tasks are done |
2. Queue模块与线程相结合
简单写了一个Queue和线程结合的小程序
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time import Queue SHARE_Q = Queue.Queue() #构造一个不限制大小的的队列 _WORKER_THREAD_NUM = 3 #设置线程个数 class MyThread(threading.Thread) : def __init__(self, func) : super(MyThread, self).__init__() self.func = func def run(self) : self.func() def worker() : global SHARE_Q while not SHARE_Q.empty(): item = SHARE_Q.get() #获得任务 print "Processing : ", item time.sleep(1) def main() : global SHARE_Q threads = [] for task in xrange(5) : #向队列中放入任务 SHARE_Q.put(task) for i in xrange(_WORKER_THREAD_NUM) : thread = MyThread(worker) thread.start() threads.append(thread) for thread in threads : thread.join() if __name__ == '__main__': main() |
3. 重构爬虫
主要针对之间写过的豆瓣爬虫进行重构:
3.1. 豆瓣电影爬虫重构
通过对Queue和线程模型进行改写, 可以写出下面的爬虫程序 :
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # 多线程爬取豆瓣Top250的电影名称 import urllib2, re, string import threading, Queue, time import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') _DATA = [] FILE_LOCK = threading.Lock() SHARE_Q = Queue.Queue() #构造一个不限制大小的的队列 _WORKER_THREAD_NUM = 3 #设置线程的个数 class MyThread(threading.Thread) : def __init__(self, func) : super(MyThread, self).__init__() #调用父类的构造函数 self.func = func #传入线程函数逻辑 def run(self) : self.func() def worker() : global SHARE_Q while not SHARE_Q.empty(): url = SHARE_Q.get() #获得任务 my_page = get_page(url) #爬取整个网页的HTML代码 find_title(my_page) #获得当前页面的电影名 time.sleep(1) SHARE_Q.task_done() |
完整代码请查看Github豆瓣多线程爬虫
完成这个程序后, 又出现了新的问题:
无法保证数据的顺序性, 因为线程是并发的, 思考的方法是: 设置一个主线程进行管理, 然后他们的线程工作
4. 通用的多线程爬虫小模版
下面是根据上面的爬虫做了点小改动后形成的模板
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time import Queue SHARE_Q = Queue.Queue() #构造一个不限制大小的的队列 _WORKER_THREAD_NUM = 3 #设置线程的个数 class MyThread(threading.Thread) : """ doc of class Attributess: func: 线程函数逻辑 """ def __init__(self, func) : super(MyThread, self).__init__() #调用父类的构造函数 self.func = func #传入线程函数逻辑 def run(self) : """ 重写基类的run方法 """ self.func() def do_something(item) : """ 运行逻辑, 比如抓站 """ print item def worker() : """ 主要用来写工作逻辑, 只要队列不空持续处理 队列为空时, 检查队列, 由于Queue中已经包含了wait, notify和锁, 所以不需要在取任务或者放任务的时候加锁解锁 """ global SHARE_Q while True : if not SHARE_Q.empty(): item = SHARE_Q.get() #获得任务 do_something(item) time.sleep(1) SHARE_Q.task_done() def main() : global SHARE_Q threads = [] #向队列中放入任务, 真正使用时, 应该设置为可持续的放入任务 for task in xrange(5) : SHARE_Q.put(task) #开启_WORKER_THREAD_NUM个线程 for i in xrange(_WORKER_THREAD_NUM) : thread = MyThread(worker) thread.start() #线程开始处理任务 threads.append(thread) for thread in threads : thread.join() #等待所有任务完成 SHARE_Q.join() if __name__ == '__main__': main() |
我感觉其实这个多线程挺凌乱的, 希望以后自己能重构
5. 思考更高效的爬虫方法
- 使用twisted进行异步IO抓取
- 使用Scrapy框架(Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯)
6. 参考链接
原文出处： Andrew_liu
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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