Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python python支持断点续传的多线程下载示例

python支持断点续传的多线程下载示例

Jun 16, 2016 am 08:45 AM
multithreading Sambung semula muat naik dari titik putus

复制代码 代码如下:

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

from __future__ import unicode_literals

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import threading

import os
import sys
import cPickle
from collections import namedtuple
import urllib2
from urlparse import urlsplit

import time


# global lock
lock = threading.Lock()


# default parameters
defaults = dict(thread_count=10,
    buffer_size=10*1024,
    block_size=1000*1024)


def progress(percent, width=50):
    print "%s %d%%\r" % (('%%-%ds' % width) % (width * percent / 100 * '='), percent),
    if percent >= 100:
        print
        sys.stdout.flush()


def write_data(filepath, data):
    with open(filepath, 'wb') as output:
        cPickle.dump(data, output)


def read_data(filepath):
    with open(filepath, 'rb') as output:
        return cPickle.load(output)


FileInfo = namedtuple('FileInfo', 'url name size lastmodified')


def get_file_info(url):
    class HeadRequest(urllib2.Request):
        def get_method(self):
            return "HEAD"
    res = urllib2.urlopen(HeadRequest(url))
    res.read()
    headers = dict(res.headers)
    size = int(headers.get('content-length', 0))
    lastmodified = headers.get('last-modified', '')
    name = None
    if headers.has_key('content-disposition'):
        name = headers['content-disposition'].split('filename=')[1]
        if name[0] == '"' or name[0] == "'":
            name = name[1:-1]
    else:
        name = os.path.basename(urlsplit(url)[2])

    return FileInfo(url, name, size, lastmodified)


def download(url, output,
        thread_count = defaults['thread_count'],
        buffer_size = defaults['buffer_size'],
        block_size = defaults['block_size']):
    # get latest file info
    file_info = get_file_info(url)

    # init path
    if output is None:
        output = file_info.name
    workpath = '%s.ing' % output
    infopath = '%s.inf' % output

    # split file to blocks. every block is a array [start, offset, end],
    # then each greenlet download filepart according to a block, and
    # update the block' offset.
    blocks = []

    if os.path.exists(infopath):
        # load blocks
        _x, blocks = read_data(infopath)
        if (_x.url != url or
                _x.name != file_info.name or
                _x.lastmodified != file_info.lastmodified):
            blocks = []

    if len(blocks) == 0:
        # set blocks
        if block_size > file_info.size:
            blocks = [[0, 0, file_info.size]]
        else:
            block_count, remain = divmod(file_info.size, block_size)
            blocks = [[i*block_size, i*block_size, (i+1)*block_size-1] for i in range(block_count)]
            blocks[-1][-1] += remain
        # create new blank workpath
        with open(workpath, 'wb') as fobj:
            fobj.write('')

    print 'Downloading %s' % url
    # start monitor
    threading.Thread(target=_monitor, args=(infopath, file_info, blocks)).start()

    # start downloading
    with open(workpath, 'rb+') as fobj:
        args = [(url, blocks[i], fobj, buffer_size) for i in range(len(blocks)) if blocks[i][1]

        if thread_count > len(args):
            thread_count = len(args)

        pool = ThreadPool(thread_count)
        pool.map(_worker, args)
        pool.close()
        pool.join()


    # rename workpath to output
    if os.path.exists(output):
        os.remove(output)
    os.rename(workpath, output)

    # delete infopath
    if os.path.exists(infopath):
        os.remove(infopath)

    assert all([block[1]>=block[2] for block in blocks]) is True


def _worker((url, block, fobj, buffer_size)):
    req = urllib2.Request(url)
    req.headers['Range'] = 'bytes=%s-%s' % (block[1], block[2])
    res = urllib2.urlopen(req)

    while 1:
        chunk = res.read(buffer_size)
        if not chunk:
            break
        with lock:
            fobj.seek(block[1])
            fobj.write(chunk)
            block[1] += len(chunk)


def _monitor(infopath, file_info, blocks):
    while 1:
        with lock:
            percent = sum([block[1] - block[0] for block in blocks]) * 100 / file_info.size
            progress(percent)
            if percent >= 100:
                break
            write_data(infopath, (file_info, blocks))
        time.sleep(2)


if __name__ == '__main__':
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Download file by multi-threads.')
    parser.add_argument('url', type=str, help='url of the download file')
    parser.add_argument('-o', type=str, default=None, dest="output", help='output file')
    parser.add_argument('-t', type=int, default=defaults['thread_count'], dest="thread_count", help='thread counts to downloading')
    parser.add_argument('-b', type=int, default=defaults['buffer_size'], dest="buffer_size", help='buffer size')
    parser.add_argument('-s', type=int, default=defaults['block_size'], dest="block_size", help='block size')

    argv = sys.argv[1:]

    if len(argv) == 0:
        argv = ['https://eyes.nasa.gov/eyesproduct/EYES/os/win']

    args = parser.parse_args(argv)

    start_time = time.time()
    download(args.url, args.output, args.thread_count, args.buffer_size, args.block_size)
    print 'times: %ds' % int(time.time()-start_time)

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1662
14
Tutorial PHP
1261
29
Tutorial C#
1234
24
Pengecualian fungsi C++ dan multithreading: pengendalian ralat dalam persekitaran serentak Pengecualian fungsi C++ dan multithreading: pengendalian ralat dalam persekitaran serentak May 04, 2024 pm 04:42 PM

Pengendalian pengecualian fungsi dalam C++ amat penting untuk persekitaran berbilang benang untuk memastikan keselamatan benang dan integriti data. Pernyataan cuba-tangkap membolehkan anda menangkap dan mengendalikan jenis pengecualian tertentu apabila ia berlaku untuk mengelakkan ranap program atau rasuah data.

Bagaimana untuk melaksanakan multi-threading dalam PHP? Bagaimana untuk melaksanakan multi-threading dalam PHP? May 06, 2024 pm 09:54 PM

PHP multithreading merujuk kepada menjalankan berbilang tugas secara serentak dalam satu proses, yang dicapai dengan mencipta benang berjalan secara bebas. Anda boleh menggunakan sambungan Pthreads dalam PHP untuk mensimulasikan tingkah laku berbilang benang Selepas pemasangan, anda boleh menggunakan kelas Thread untuk mencipta dan memulakan utas. Contohnya, apabila memproses sejumlah besar data, data boleh dibahagikan kepada berbilang blok dan bilangan benang yang sepadan boleh dibuat untuk memprosesnya secara serentak untuk meningkatkan kecekapan.

Bagaimanakah concurrency dan multithreading fungsi Java boleh meningkatkan prestasi? Bagaimanakah concurrency dan multithreading fungsi Java boleh meningkatkan prestasi? Apr 26, 2024 pm 04:15 PM

Teknik concurrency dan multithreading menggunakan fungsi Java boleh meningkatkan prestasi aplikasi, termasuk langkah berikut: Memahami konsep concurrency dan multithreading. Manfaatkan pustaka konkurensi dan berbilang benang Java seperti ExecutorService dan Callable. Amalkan kes seperti pendaraban matriks berbilang benang untuk memendekkan masa pelaksanaan. Nikmati kelebihan peningkatan kelajuan tindak balas aplikasi dan kecekapan pemprosesan yang dioptimumkan yang dibawa oleh concurrency dan multi-threading.

Bagaimanakah fungsi PHP berkelakuan dalam persekitaran berbilang benang? Bagaimanakah fungsi PHP berkelakuan dalam persekitaran berbilang benang? Apr 16, 2024 am 10:48 AM

Dalam persekitaran berbilang benang, gelagat fungsi PHP bergantung pada jenisnya: Fungsi biasa: thread-safe, boleh dilaksanakan secara serentak. Fungsi yang mengubah suai pembolehubah global: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan. Fungsi operasi fail: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan untuk menyelaraskan akses. Fungsi operasi pangkalan data: Mekanisme sistem pangkalan data yang tidak selamat perlu digunakan untuk mengelakkan konflik.

Penggunaan rangka kerja ujian unit JUnit dalam persekitaran berbilang benang Penggunaan rangka kerja ujian unit JUnit dalam persekitaran berbilang benang Apr 18, 2024 pm 03:12 PM

Terdapat dua pendekatan biasa apabila menggunakan JUnit dalam persekitaran berbilang benang: ujian berbenang tunggal dan ujian berbilang benang. Ujian berutas tunggal dijalankan pada utas utama untuk mengelakkan isu konkurensi, manakala ujian berbilang utas dijalankan pada utas pekerja dan memerlukan pendekatan ujian disegerakkan untuk memastikan sumber yang dikongsi tidak terganggu. Kes penggunaan biasa termasuk menguji kaedah selamat berbilang benang, seperti menggunakan ConcurrentHashMap untuk menyimpan pasangan nilai kunci, dan utas serentak untuk beroperasi pada pasangan nilai kunci dan mengesahkan ketepatannya, mencerminkan aplikasi JUnit dalam persekitaran berbilang benang. .

Bagaimana untuk menangani sumber yang dikongsi dalam multi-threading dalam C++? Bagaimana untuk menangani sumber yang dikongsi dalam multi-threading dalam C++? Jun 03, 2024 am 10:28 AM

Mutex digunakan dalam C++ untuk mengendalikan sumber perkongsian berbilang benang: buat mutex melalui std::mutex. Gunakan mtx.lock() untuk mendapatkan mutex dan menyediakan akses eksklusif kepada sumber yang dikongsi. Gunakan mtx.unlock() untuk melepaskan mutex.

Cabaran dan tindakan balas pengurusan memori C++ dalam persekitaran berbilang benang? Cabaran dan tindakan balas pengurusan memori C++ dalam persekitaran berbilang benang? Jun 05, 2024 pm 01:08 PM

Dalam persekitaran berbilang benang, pengurusan memori C++ menghadapi cabaran berikut: perlumbaan data, kebuntuan dan kebocoran memori. Tindakan balas termasuk: 1. Menggunakan mekanisme penyegerakan, seperti mutex dan pembolehubah atom 2. Menggunakan struktur data tanpa kunci 3. Menggunakan penunjuk pintar 4. (Pilihan) Melaksanakan pengumpulan sampah;

Cabaran dan strategi untuk menguji program berbilang benang dalam C++ Cabaran dan strategi untuk menguji program berbilang benang dalam C++ May 31, 2024 pm 06:34 PM

Pengujian program berbilang benang menghadapi cabaran seperti ketidakbolehulangan, ralat konkurensi, kebuntuan dan kekurangan keterlihatan. Strategi termasuk: Ujian unit: Tulis ujian unit untuk setiap utas untuk mengesahkan kelakuan utas. Simulasi berbilang benang: Gunakan rangka kerja simulasi untuk menguji program anda dengan kawalan ke atas penjadualan benang. Pengesanan perlumbaan data: Gunakan alat untuk mencari perlumbaan data yang berpotensi, seperti valgrind. Nyahpepijat: Gunakan penyahpepijat (seperti gdb) untuk memeriksa status program masa jalan dan mencari sumber perlumbaan data.

See all articles