一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的class里。
实现多线程网页爬虫,采用了多线程和锁机制,实现了广度优先算法的网页爬虫。
先给大家简单介绍下我的实现思路:
对于一个网络爬虫,如果要按广度遍历的方式下载,它是这样的:
1.从给定的入口网址把第一个网页下载下来
2.从第一个网页中提取出所有新的网页地址,放入下载列表中
3.按下载列表中的地址,下载所有新的网页
4.从所有新的网页中找出没有下载过的网页地址,更新下载列表
5.重复3、4两步,直到更新后的下载列表为空表时停止
python代码如下:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import threading import urllib import re import time g_mutex=threading.Condition() g_pages=[] #从中解析所有url链接 g_queueURL=[] #等待爬取的url链接列表 g_existURL=[] #已经爬取过的url链接列表 g_failedURL=[] #下载失败的url链接列表 g_totalcount=0 #下载过的页面数 class Crawler: def __init__(self,crawlername,url,threadnum): self.crawlername=crawlername self.url=url self.threadnum=threadnum self.threadpool=[] self.logfile=file("log.txt",'w') def craw(self): global g_queueURL g_queueURL.append(url) depth=0 print self.crawlername+" 启动..." while(len(g_queueURL)!=0): depth+=1 print 'Searching depth ',depth,'...\n\n' self.logfile.write("URL:"+g_queueURL[0]+"........") self.downloadAll() self.updateQueueURL() content='\n>>>Depth '+str(depth)+':\n' self.logfile.write(content) i=0 while i<len(g_queueURL): content=str(g_totalcount+i)+'->'+g_queueURL[i]+'\n' self.logfile.write(content) i+=1 def downloadAll(self): global g_queueURL global g_totalcount i=0 while i<len(g_queueURL): j=0 while j<self.threadnum and i+j < len(g_queueURL): g_totalcount+=1 threadresult=self.download(g_queueURL[i+j],str(g_totalcount)+'.html',j) if threadresult!=None: print 'Thread started:',i+j,'--File number =',g_totalcount j+=1 i+=j for thread in self.threadpool: thread.join(30) threadpool=[] g_queueURL=[] def download(self,url,filename,tid): crawthread=CrawlerThread(url,filename,tid) self.threadpool.append(crawthread) crawthread.start() def updateQueueURL(self): global g_queueURL global g_existURL newUrlList=[] for content in g_pages: newUrlList+=self.getUrl(content) g_queueURL=list(set(newUrlList)-set(g_existURL)) def getUrl(self,content): reg=r'"(http://.+?)"' regob=re.compile(reg,re.DOTALL) urllist=regob.findall(content) return urllist class CrawlerThread(threading.Thread): def __init__(self,url,filename,tid): threading.Thread.__init__(self) self.url=url self.filename=filename self.tid=tid def run(self): global g_mutex global g_failedURL global g_queueURL try: page=urllib.urlopen(self.url) html=page.read() fout=file(self.filename,'w') fout.write(html) fout.close() except Exception,e: g_mutex.acquire() g_existURL.append(self.url) g_failedURL.append(self.url) g_mutex.release() print 'Failed downloading and saving',self.url print e return None g_mutex.acquire() g_pages.append(html) g_existURL.append(self.url) g_mutex.release() if __name__=="__main__": url=raw_input("请输入url入口:\n") threadnum=int(raw_input("设置线程数:")) crawlername="小小爬虫" crawler=Crawler(crawlername,url,threadnum) crawler.craw()
以上代码就是给大家分享的基python实现多线程网页爬虫,希望大家喜欢。
本文向大家介绍基于C#实现网页爬虫,包括了基于C#实现网页爬虫的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了基于C#实现网页爬虫的详细代码,供大家参考,具体内容如下 HTTP请求工具类: 功能: 1、获取网页html 2、下载网络图片 多线程爬取网页代码: 截图: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。
本文向大家介绍python实现多线程网页下载器,包括了python实现多线程网页下载器的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文为大家分享了python实现的一个多线程网页下载器,供大家参考,具体内容如下 这是一个有着真实需求的实现,我的用途是拿它来通过 HTTP 方式向服务器提交游戏数据。把它放上来也是想大家帮忙挑刺,找找 bug,让它工作得更好。 keywords:python,http,
主要内容:多线程使用流程,Queue队列模型,多线程爬虫案例网络爬虫程序是一种 IO 密集型程序,程序中涉及了很多网络 IO 以及本地磁盘 IO 操作,这些都会消耗大量的时间,从而降低程序的执行效率,而 Python 提供的多线程能够在一定程度上提升 IO 密集型程序的执行效率。 如果想学习 Python 多进程、多线程以及 Python GIL 全局解释器锁的相关知识,可参考《Python并发编程教程》。 多线程使用流程 Python 提供了两个支持多线
本文向大家介绍python支持多线程的爬虫实例,包括了python支持多线程的爬虫实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python是支持多线程的, 主要是通过thread和threading这两个模块来实现的,本文主要给大家分享python实现多线程网页爬虫 一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Th
本文向大家介绍python爬虫实现爬取同一个网站的多页数据的实例讲解,包括了python爬虫实现爬取同一个网站的多页数据的实例讲解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 对于一个网站的图片、文字音视频等,如果我们一个个的下载,不仅浪费时间,而且很容易出错。Python爬虫帮助我们获取需要的数据,这个数据是可以快速批量的获取。本文小编带领大家通过python爬虫获取获取总页数并更改url的方法,实
本文向大家介绍Python Scrapy多页数据爬取实现过程解析,包括了Python Scrapy多页数据爬取实现过程解析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1.先指定通用模板 url = 'https://www.qiushibaike.com/text/page/%d/'#通用的url模板 pageNum = 1 2.对parse方法递归处理 parse第一次调用表示的是用来解析第一页对