python多线程之Queue

本文希望达到的目标:
学习Queue模块
将Queue模块与多线程编程相结合
通过Queue和threading模块, 重构爬虫, 实现多线程爬虫,
通过以上学习希望总结出一个通用的多线程爬虫小模版

1. Queue模块

Queue

模块实现了多生产者多消费者队列,
尤其适合多线程编程.

Queue

类中

实现了所有需要的锁原语

(这句话非常重要),
Queue模块实现了三种类型队列:
FIFO(先进先出)队列, 第一加入队列的任务, 被第一个取出
LIFO(后进先出)队列,最后加入队列的任务, 被第一个取出(操作类似与栈, 总是从栈顶取出, 这个队列还不清楚内部的实现)
PriorityQueue(优先级)队列, 保持队列数据有序, 最小值被先取出(在C++中我记得优先级队列是可以自己重写排序规则的, Python不知道可以吗)

1.1. 类和异常

import Queue

#类
Queue.Queue(maxsize = 0)  #构造一个FIFO队列,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认)

Queue.LifoQueue(maxsize = 0)  #构造一LIFO队列,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认)

Queue.PriorityQueue(maxsize = 0)  #构造一个优先级队列,,maxsize设置队列大小的上界, 如果插入数据时, 达到上界会发生阻塞, 直到队列可以放入数据. 当maxsize小于或者等于0, 表示不限制队列的大小(默认). 优先级队列中, 最小值被最先取出

#异常
Queue.Empty  #当调用非阻塞的get()获取空队列的元素时, 引发异常
Queue.Full  #当调用非阻塞的put()向满队列中添加元素时, 引发异常

1.2. Queue对象

三种队列对象

提供公共的方法

Queue.empty()  #如果队列为空, 返回True(注意队列为空时, 并不能保证调用put()不会阻塞); 队列不空返回False(不空时, 不能保证调用get()不会阻塞)
Queue.full()  #如果队列为满, 返回True(不能保证调用get()不会阻塞), 如果队列不满, 返回False(并不能保证调用put()不会阻塞)

Queue.put(item[, block[, timeout]])  #向队列中放入元素, 如果可选参数block为True并且timeout参数为None(默认), 为阻塞型put(). 如果timeout是正数, 会阻塞timeout时间并引发Queue.Full异常. 如果block为False为非阻塞put
Queue.put_nowait(item)  #等价于put(itme, False)

Queue.get([block[, timeout]])  #移除列队元素并将元素返回, block = True为阻塞函数, block = False为非阻塞函数. 可能返回Queue.Empty异常
Queue.get_nowait()  #等价于get(False)

Queue.task_done()  #在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join()  #实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

下面是官方文档给多出的多线程模型(官方文档果然是个好东西):

def worker():
while True:
item = q.get()
do_work(item)
q.task_done()

q = Queue()
for i in range(num_worker_threads):
t = Thread(target=worker)
t.daemon = True
t.start()

for item in source():
q.put(item)

q.join()       # block until all tasks are done

2. Queue模块与线程相结合

简单写了一个Queue和线程结合的小程序

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading
import time
import Queue

SHARE_Q = Queue.Queue()  #构造一个不限制大小的的队列
_WORKER_THREAD_NUM = 3   #设置线程个数

class MyThread(threading.Thread) :

def __init__(self, func) :
super(MyThread, self).__init__()
self.func = func

def run(self) :
self.func()

def worker() :
global SHARE_Q
while not SHARE_Q.empty():
item = SHARE_Q.get() #获得任务
print "Processing : ", item
time.sleep(1)

def main() :
global SHARE_Q
threads = []
for task in xrange(5) :  #向队列中放入任务
SHARE_Q.put(task)
for i in xrange(_WORKER_THREAD_NUM) :
thread = MyThread(worker)
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads :
thread.join()

if __name__ == '__main__':
main()

3. 重构爬虫

主要针对之间写过的豆瓣爬虫进行重构:
Python网络爬虫(二)—豆瓣抓站小计

3.1. 豆瓣电影爬虫重构

通过对Queue和线程模型进行改写, 可以写出下面的爬虫程序 :

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# 多线程爬取豆瓣Top250的电影名称

import urllib2, re, string
import threading, Queue, time
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
_DATA = []
FILE_LOCK = threading.Lock()
SHARE_Q = Queue.Queue()  #构造一个不限制大小的的队列
_WORKER_THREAD_NUM = 3  #设置线程的个数

class MyThread(threading.Thread) :

def __init__(self, func) :
super(MyThread, self).__init__()  #调用父类的构造函数
self.func = func  #传入线程函数逻辑

def run(self) :
self.func()

def worker() :
global SHARE_Q
while not SHARE_Q.empty():
url = SHARE_Q.get() #获得任务
my_page = get_page(url)  #爬取整个网页的HTML代码
find_title(my_page)  #获得当前页面的电影名
time.sleep(1)
SHARE_Q.task_done()

完整代码请查看Github豆瓣多线程爬虫

完成这个程序后, 又出现了新的问题:

无法保证数据的顺序性, 因为线程是并发的, 思考的方法是: 设置一个主线程进行管理, 然后他们的线程工作

4. 通用的多线程爬虫小模版

下面是根据上面的爬虫做了点小改动后形成的模板

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading
import time
import Queue

SHARE_Q = Queue.Queue()  #构造一个不限制大小的的队列
_WORKER_THREAD_NUM = 3  #设置线程的个数

class MyThread(threading.Thread) :
"""

doc of class

Attributess:
func: 线程函数逻辑
"""
def __init__(self, func) :
super(MyThread, self).__init__()  #调用父类的构造函数
self.func = func  #传入线程函数逻辑

def run(self) :
"""
重写基类的run方法

"""
self.func()

def do_something(item) :
"""
运行逻辑, 比如抓站
"""
print item

def worker() :
"""
主要用来写工作逻辑, 只要队列不空持续处理
队列为空时, 检查队列, 由于Queue中已经包含了wait,
notify和锁, 所以不需要在取任务或者放任务的时候加锁解锁
"""
global SHARE_Q
while True :
if not SHARE_Q.empty():
item = SHARE_Q.get() #获得任务
do_something(item)
time.sleep(1)
SHARE_Q.task_done()

def main() :
global SHARE_Q
threads = []
#向队列中放入任务, 真正使用时, 应该设置为可持续的放入任务
for task in xrange(5) :
SHARE_Q.put(task)
#开启_WORKER_THREAD_NUM个线程
for i in xrange(_WORKER_THREAD_NUM) :
thread = MyThread(worker)
thread.start()  #线程开始处理任务
threads.append(thread)
for thread in threads :
thread.join()
#等待所有任务完成
SHARE_Q.join()

if __name__ == '__main__':
main()

5. 思考更高效的爬虫方法

使用twisted进行异步IO抓取
使用

Scrapy

框架(Scrapy
使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯)