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。

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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