php與python實作的執行緒池多執行緒爬蟲功能實例詳解
這篇文章主要介紹了php與python實現的線程池多線程爬蟲功能,結合實例形式分析了php與python實現線程池多線程爬蟲的完整實現方法,需要的朋友可以參考下
多執行緒爬蟲可以用來抓取內容了這個可以提升效能了,這裡我們來看php與python 執行緒池多執行緒爬蟲的例子,程式碼如下:
<?php class Connect extends Worker //worker模式 { public function __construct() { } public function getConnection() { if (!self::$ch) { self::$ch = curl_init(); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_TIMEOUT, 2); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_HEADER, 0); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_NOSIGNAL, true); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_USERAGENT, "Firefox"); curl_setopt(self::$ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1); } /* do some exception/error stuff here maybe */ return self::$ch; } public function closeConnection() { curl_close(self::$ch); } /** * Note that the link is stored statically, which for pthreads, means thread local * */ protected static $ch; } class Query extends Threaded { public function __construct($url) { $this->url = $url; } public function run() { $ch = $this->worker->getConnection(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $this->url); $page = curl_exec($ch); $info = curl_getinfo($ch); $error = curl_error($ch); $this->deal_data($this->url, $page, $info, $error); $this->result = $page; } function deal_data($url, $page, $info, $error) { $parts = explode(".", $url); $id = $parts[1]; if ($info['http_code'] != 200) { $this->show_msg($id, $error); } else { $this->show_msg($id, "OK"); } } function show_msg($id, $msg) { echo $id."\t$msg\n"; } public function getResult() { return $this->result; } protected $url; protected $result; } function check_urls_multi_pthreads() { global $check_urls; //定义抓取的连接 $check_urls = array( 'http://xxx.com' => "xx网",); $pool = new Pool(10, "Connect", array()); //建立10个线程池 foreach ($check_urls as $url => $name) { $pool->submit(new Query($url)); } $pool->shutdown(); } check_urls_multi_pthreads(); python 多线程 def handle(sid)://这个方法内执行爬虫数据处理 pass class MyThread(Thread): """docstring for ClassName""" def __init__(self, sid): Thread.__init__(self) self.sid = sid def run(): handle(self.sid) threads = [] for i in xrange(1,11): t = MyThread(i) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()
from queue import Queue from threading import Thread, Lock import urllib.parse import socket import re import time seen_urls = set(['/']) lock = Lock() class Fetcher(Thread): def __init__(self, tasks): Thread.__init__(self) self.tasks = tasks self.daemon = True self.start() def run(self): while True: url = self.tasks.get() print(url) sock = socket.socket() sock.connect(('localhost', 3000)) get = 'GET {} HTTP/1.0\r\nHost: localhost\r\n\r\n'.format(url) sock.send(get.encode('ascii')) response = b'' chunk = sock.recv(4096) while chunk: response += chunk chunk = sock.recv(4096) links = self.parse_links(url, response) lock.acquire() for link in links.difference(seen_urls): self.tasks.put(link) seen_urls.update(links) lock.release() self.tasks.task_done() def parse_links(self, fetched_url, response): if not response: print('error: {}'.format(fetched_url)) return set() if not self._is_html(response): return set() urls = set(re.findall(r'''(?i)href=["']?([^\s"'<>]+)''', self.body(response))) links = set() for url in urls: normalized = urllib.parse.urljoin(fetched_url, url) parts = urllib.parse.urlparse(normalized) if parts.scheme not in ('', 'http', 'https'): continue host, port = urllib.parse.splitport(parts.netloc) if host and host.lower() not in ('localhost'): continue defragmented, frag = urllib.parse.urldefrag(parts.path) links.add(defragmented) return links def body(self, response): body = response.split(b'\r\n\r\n', 1)[1] return body.decode('utf-8') def _is_html(self, response): head, body = response.split(b'\r\n\r\n', 1) headers = dict(h.split(': ') for h in head.decode().split('\r\n')[1:]) return headers.get('Content-Type', '').startswith('text/html') class ThreadPool: def __init__(self, num_threads): self.tasks = Queue() for _ in range(num_threads): Fetcher(self.tasks) def add_task(self, url): self.tasks.put(url) def wait_completion(self): self.tasks.join() if __name__ == '__main__': start = time.time() pool = ThreadPool(4) pool.add_task("/") pool.wait_completion() print('{} URLs fetched in {:.1f} seconds'.format(len(seen_urls),time.time() - start))
##總結:以上就是本篇的全部內容,希望對大家的學習有所幫助。
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以上是php與python實作的執行緒池多執行緒爬蟲功能實例詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP的核心優勢包括易於學習、強大的web開發支持、豐富的庫和框架、高性能和可擴展性、跨平台兼容性以及成本效益高。 1)易於學習和使用,適合初學者;2)與web服務器集成好,支持多種數據庫;3)擁有如Laravel等強大框架;4)通過優化可實現高性能;5)支持多種操作系統;6)開源,降低開發成本。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP是一種服務器端腳本語言,用於動態網頁開發和服務器端應用程序。 1.PHP是一種解釋型語言,無需編譯,適合快速開發。 2.PHP代碼嵌入HTML中,易於網頁開發。 3.PHP處理服務器端邏輯,生成HTML輸出,支持用戶交互和數據處理。 4.PHP可與數據庫交互,處理表單提交,執行服務器端任務。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。

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