Python tornado队列示例-一个并发web爬虫代码分享

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。

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