基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。

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete
