值得拿出来 看看的

多进程 爬取 (生产) , 解析 (消费) 网页 同时进行,可以作为以后项目扩展使用

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
import multiprocessing as mp
import re
from multiprocessing import Queue
# from multiprocessing import JoinableQueue as Queue base_url = 'https://morvanzhou.github.io/' def crawl(url):
html = requests.get(url).text
# 模拟请求时间消耗 0.1 s
time.sleep(0.1)
return html def parse(html):
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
all_anchors = soup.find_all('a',{'href':re.compile(r'^/.+?/$')})
# title = soup.find('meta',{'property':'og:title'})
page_urls = {anchor.get_text().strip():base_url+anchor['href'] for anchor in all_anchors}
main_url = soup.find('meta',{'property':'og:url'})['content']
return main_url,page_urls # print(html) def main():
# unseen 本可以定义多个
unseen = (base_url,)
seen = () # 为了让 html 爬取 与 html 解析 同步进行,所以这里使用 生产者--消费者 模式
html_queue = Queue()
# 开启进程池
# 生产者 即 html 爬取
crawl_pool = mp.Pool(2)
# 消费者 即 html 解析
parse_pool = mp.Pool(2) for url in unseen:
# 若一直 有 要被爬取的 html 则 一直进行
html_queue.put(crawl_pool.apply_async(crawl,args=(url,)).get())
else:
# 已经爬取完成所有 页面
html_queue.put(None) # 此处向队列发送 生产完成信号,不然方法一直被阻塞 results = [] # 开启循环 消费生产出的 html,对其进行解析
while True:
html=html_queue.get()
if html:
results.append(parse_pool.apply_async(parse,args=(html,)).get())
else:
# html_queue.task_done()
break print(results) if __name__ == '__main__':
main()

python 生产者 --- 消费者的更多相关文章

  1. python生产者消费者模型

    业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不 ...

  2. python生产者消费者模型优点

    生产者消费者模型:解耦,通过队列降低耦合,支持并发,生产者和消费者是两个独立的并发体,他们之间使用缓存区作为桥梁连接,生产者指望里丢数据,就可以生产下一个数据了,消费者从中拿数据,这样就不会阻塞,影响 ...

  3. 操作系统OS,Python - 生产者消费者模型

    1. 缓冲区(此处用阻塞队列充当),解决消费者和生产者强耦合问题.(生产者和消费者不直接通信) 2. 通过平衡生产者线程和消费者线程,来提高程序整体处理数据速度. 3. 在并发编程中该模式能解决大多数 ...

  4. python 生产者消费者模型

    import time def consumer(name): print("%s开始吃包子了"%name) while True: ret = yield time.sleep( ...

  5. Python学习笔记——进阶篇【第九周】———线程、进程、协程篇(队列Queue和生产者消费者模型)

    Python之路,进程.线程.协程篇 本节内容 进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Ev ...

  6. 【Python@Thread】queue模块-生产者消费者问题

    python通过queue模块来提供线程间的通信机制,从而可以让线程分项数据. 个人感觉queue就是管程的概念 一个生产者消费者问题 from random import randint from ...

  7. 进程,线程,GIL,Python多线程,生产者消费者模型都是什么鬼

    1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? ...

  8. python并发编程之多进程(二):互斥锁(同步锁)&进程其他属性&进程间通信(queue)&生产者消费者模型

    一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终 ...

  9. Python 使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端

    使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1.测试环境 python 3.4 zookeeper- ...

随机推荐

  1. Python第十四天 序列化 pickle模块 cPickle模块 JSON模块 API的两种格式

    Python第十四天 序列化  pickle模块  cPickle模块  JSON模块  API的两种格式 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Py ...

  2. python 验证码识别库pytesseract的使用

    笔者环境 centos7 python3 pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口.所以要先安装tesseract-ocr(大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎). 依赖安装 yu ...

  3. Vue.js04:vue样式-通过属性绑定方式为元素设置class类样式

    <!-- 传统写法 --> <h1 class="red thin">这是一个h1标签</h1> <!-- 第一种使用方式,直接传递一个数 ...

  4. Java基础系列--09_集合2

    昨天介绍了集合的主要架构体系,今天主要的目的是学习集合的迭代器的遍历和List的特有功能. 迭代器:     概述:由于多种集合的数据结构不同,所以存储方式不同,取出方式也不同.但是他们都是有判断和获 ...

  5. python接口自动化-post请求2

    一.headers 1.以禅道登录为例,模拟登陆,这里需添加请求头headers,可以用fiddler抓包 2.将请求头写成字典格式 h = { "Connection": &qu ...

  6. MySQL 常用语句总结

    用一个表更新另一个表 UPDATE table1 t1, table2 t2 SET t1.field1 = t2.field1, t1.field2 = t2.field2 WHERE t1.fie ...

  7. 【题解】UVA11362 Phone List

    Tags : ​ 排序,字典树 ​ 从短到长排序,逐个插入字典树.若与已有的重复,返回错误信息. #include <iostream> #include <stdio.h> ...

  8. 教程一 openwrt路由器入门 远程命令行+文件系统

    如图,拿到一个openwrt路由器我们第一步要远程控制. 这里在买了两块wifi-robots  wifi视频模块. 0首先说下这个WIIF的信息 淘宝购买链接 https://item.taobao ...

  9. resnet18全连接层改成卷积层

    想要尝试一下将resnet18最后一层的全连接层改成卷积层看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 # m ...

  10. Dom 动态添加元素节点总结

    jQuery创建元素节点的方法: 创建元素节点: $("<div></div>"): 创建文本节点: $("<div>直接将文本的内容 ...