Python tornado队列示例-一个并发web爬虫代码分享

QueueTornado的tornado.queue模块为基于协程的应用程序实现了一个异步生产者/消费者模式的队列

Queue

Tornado的tornado.queue模块为基于协程的应用程序实现了一个异步生产者/消费者模式的队列。这与python标准库为多线程环境实现的queue模块类似。

一个协程执行到yieldqueue.get会暂停，直到队列中有条目。如果queue有上限，一个协程执行yieldqueue.put将会暂停，直到队列中有空闲的位置。

在一个queue内部维护了一个未完成任务的引用计数，每调用一次put操作便会增加引用计数，而调用task_done操作将会减少引用计数。

下面是一个简单的web爬虫的例子：

最开始，queue只包含一个基准url。当一个worker从中取出一个url后，它会从对应的页面中解析中所包含的url并将其放入队列，然后调用task_done减少引用计数一次。

最后，worker会取出一个url，而这个url页面中的所有url都已经被处理过了，这时队列中也没有url了。这时调用task_done会将引用计数减少至0.

这样,在main协程里，join操作将会解除挂起并结束主协程。

这个爬虫使用了HTMLParse来解析html页面。

import time
from datetime import timedelta

try:
 from HTMLParser import HTMLParser
 from urlparse import urljoin, urldefrag
except ImportError:
 from html.parser import HTMLParser
 from urllib.parse import urljoin, urldefrag

from tornado import httpclient, gen, ioloop, queues

base_url = 'http://www.tornadoweb.org/en/stable/'
concurrency = 10


@gen.coroutine
def get_links_from_url(url):
 """Download the page at `url` and parse it for links.

 Returned links have had the fragment after `#` removed, and have been made
 absolute so, e.g. the URL 'gen.html#tornado.gen.coroutine' becomes
 'http://www.tornadoweb.org/en/stable/gen.html'.
 """
 try:
 response = yield httpclient.AsyncHTTPClient().fetch(url)
 print('fetched %s' % url)

 html = response.body if isinstance(response.body, str) \
 else response.body.decode()
 urls = [urljoin(url, remove_fragment(new_url))
 for new_url in get_links(html)]
 except Exception as e:
 print('Exception: %s %s' % (e, url))
 raise gen.Return([])

 raise gen.Return(urls)

#用于从一个包含片段的url中提取中真正的url.
def remove_fragment(url): 
 pure_url, frag = urldefrag(url)
 return pure_url


def get_links(html):
 class URLSeeker(HTMLParser):
 def __init__(self):
 HTMLParser.__init__(self)
 self.urls = []

	#从所有a标签中提取中href属性。
 def handle_starttag(self, tag, attrs):
 href = dict(attrs).get('href')
 if href and tag == 'a':
 self.urls.append(href)

 url_seeker = URLSeeker()
 url_seeker.feed(html)
 return url_seeker.urls


@gen.coroutine
def main():
 q = queues.Queue()
 start = time.time()
 fetching, fetched = set(), set()

 @gen.coroutine
 def fetch_url():
 current_url = yield q.get()
 try:
 if current_url in fetching:
 return

 print('fetching %s' % current_url)
 fetching.add(current_url)
 urls = yield get_links_from_url(current_url)
 fetched.add(current_url)

 for new_url in urls:
 # Only follow links beneath the base URL
 if new_url.startswith(base_url):
 yield q.put(new_url)

 finally:
 q.task_done()

 @gen.coroutine
 def worker():
 while True:
 yield fetch_url()

 q.put(base_url)

 # Start workers, then wait for the work queue to be empty.
 for _ in range(concurrency):
 worker()
 yield q.join(timeout=timedelta(seconds=300))
 assert fetching == fetched
 print('Done in %d seconds, fetched %s URLs.' % (
 time.time() - start, len(fetched)))


if __name__ == '__main__':
 import logging
 logging.basicConfig()
 io_loop = ioloop.IOLoop.current()
 io_loop.run_sync(main)

总结

以上所述，来自Tornado官方网站用户指南的介绍和实例，这位同学进行了简单的翻译，然后把代码拿过来了。时间有些仓促，小编并未进行tornado的安装和对本段代码进行测试，故无结果演示，大家请见谅。

有关Python tornado队列示例-一个并发web爬虫代码分享的介绍就到这里了，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！