Queue
Tornado的tornado.queue模块为基于协程的应用程序实现了一个异步生产者/消费者模式的队列。这与python标准库为多线程环境实现的queue模块类似。
一个协程执行到yieldqueue.get会暂停，直到队列中有条目。如果queue有上限，一个协程执行yieldqueue.put将会暂停，直到队列中有空闲的位置。
在一个queue内部维护了一个未完成任务的引用计数，每调用一次put操作便会增加引用计数，而调用task_done操作将会减少引用计数。
下面是一个简单的web爬虫的例子：
最开始，queue只包含一个基准url。当一个worker从中取出一个url后，它会从对应的页面中解析中所包含的url并将其放入队列，然后调用task_done减少引用计数一次。
最后，worker会取出一个url，而这个url页面中的所有url都已经被处理过了，这时队列中也没有url了。这时调用task_done会将引用计数减少至0.
这样,在main协程里，join操作将会解除挂起并结束主协程。
这个爬虫使用了HTMLParse来解析html页面。
import time
from datetime import timedelta
try:
from HTMLParser import HTMLParser
from urlparse import urljoin, urldefrag
except ImportError:
from html.parser import HTMLParser
from urllib.parse import urljoin, urldefrag
from tornado import httpclient, gen, ioloop, queues
base_url = 'http://www.tornadoweb.org/en/stable/'
concurrency = 10
@gen.coroutine
def get_links_from_url(url):
"""Download the page at `url` and parse it for links.
Returned links have had the fragment after `#` removed, and have been made
absolute so, e.g. the URL 'gen.html#tornado.gen.coroutine' becomes
'http://www.tornadoweb.org/en/stable/gen.html'.
"""
try:
response = yield httpclient.AsyncHTTPClient().fetch(url)
print('fetched %s' % url)
html = response.body if isinstance(response.body, str) \
else response.body.decode()
urls = [urljoin(url, remove_fragment(new_url))
for new_url in get_links(html)]
except Exception as e:
print('Exception: %s %s' % (e, url))
raise gen.Return([])
raise gen.Return(urls)
#用于从一个包含片段的url中提取中真正的url.
def remove_fragment(url):
pure_url, frag = urldefrag(url)
return pure_url
def get_links(html):
class URLSeeker(HTMLParser):
def __init__(self):
HTMLParser.__init__(self)
self.urls = []
#从所有a标签中提取中href属性。
def handle_starttag(self, tag, attrs):
href = dict(attrs).get('href')
if href and tag == 'a':
self.urls.append(href)
url_seeker = URLSeeker()
url_seeker.feed(html)
return url_seeker.urls
@gen.coroutine
def main():
q = queues.Queue()
start = time.time()
fetching, fetched = set(), set()
@gen.coroutine
def fetch_url():
current_url = yield q.get()
try:
if current_url in fetching:
return
print('fetching %s' % current_url)
fetching.add(current_url)
urls = yield get_links_from_url(current_url)
fetched.add(current_url)
for new_url in urls:
# Only follow links beneath the base URL
if new_url.startswith(base_url):
yield q.put(new_url)
finally:
q.task_done()
@gen.coroutine
def worker():
while True:
yield fetch_url()
q.put(base_url)
# Start workers, then wait for the work queue to be empty.
for _ in range(concurrency):
worker()
yield q.join(timeout=timedelta(seconds=300))
assert fetching == fetched
print('Done in %d seconds, fetched %s URLs.' % (
time.time() - start, len(fetched)))
if __name__ == '__main__':
import logging
logging.basicConfig()
io_loop = ioloop.IOLoop.current()
io_loop.run_sync(main)
总结
以上所述，来自Tornado官方网站用户指南的介绍和实例，这位同学进行了简单的翻译，然后把代码拿过来了。时间有些仓促，小编并未进行tornado的安装和对本段代码进行测试，故无结果演示，大家请见谅。
有关Python tornado队列示例-一个并发web爬虫代码分享的介绍就到这里了，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
