python分布式爬虫中消息队列知识点详解
当排队等待人数过多的时候,我们需要设置一个等待区防止秩序混乱,同时再有新来的想要排队也可以呆在这个地方。那么在python分布式爬虫中,消息队列就相当于这样的一个区域,爬虫要进入这个区域找寻自己想要的资源,当然这个是一定的次序的,不然数据获取就会出现重复。就下来我们就python分布式爬虫中的消息队列进行详细解释,小伙伴们可以进一步了解一下。
实现分布式爬取的关键是消息队列,这个问题以消费端为视角更容易理解。你的爬虫程序部署到很多台机器上,那么他们怎么知道自己要爬什么呢?总要有一个地方存储了他们需要爬取的url吧,这样他们才能工作。
假设有1万个url需要爬取,而你有100个爬虫程序部署在10台机器上,每台10个爬虫程序在运行,一个url被分给爬虫程序后,其他爬虫不能再获得这个url,不然,就重复爬取了,理解吧,分布式爬虫的关键是怎么把任务分给这些爬虫。
有些促销活动的现场会进行抽奖活动,工作人员捧着一个透明的箱子,参与活动的人从箱子的小口处把手伸进去随机拿出一张折叠的纸条,这种模式与消息队列十分相似。消息队列就好比这个抽奖的箱子,消费端的爬虫程序就好比参与活动的顾客,爬虫从消息队列里拿出一个url任务,然后进行爬取,不同于抽奖活动时一个人只能拿一次,分布式爬虫允许爬虫在结束一个爬虫任务后继续从消息队列里获取任务。
使用redis的队列做消息队列
如果你只是简单的写一个分布式爬虫,那么使用redis的队列就可以了,它完全可以作为消息队列来使用,下面的代码是生产端的代码示例
import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='yourpassword', db=1) # 生产10个url任务 for i in range(10): r.lpush('url_queue', i)
相信看完以上的代码示例后,小伙伴们已经学会用redis创造一个消息队列,用来方便爬虫的获取数据。本篇是以生产段的角度写的代码
到此这篇关于python分布式爬虫中消息队列知识点详解的文章就介绍到这了,更多相关python分布式爬虫中的消息队列是什么内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
深入理解Python分布式爬虫原理
首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. #!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- ''''' Created on 2014-03-16 @author: Kris '
-
Python 用Redis简单实现分布式爬虫的方法
Redis通常被认为是一种持久化的存储器关键字-值型存储,可以用于几台机子之间的数据共享平台. 连接数据库 注意:假设现有几台在同一局域网内的机器分别为Master和几个Slaver Master连接时host为localhost即本机的ip _db = redis.Reds(host='localhost', port=6379, db=0) Slaver连接时的host也为Master的ip,端口port和数据库db不写时为默认值6379.0 _db = redis.Redis(host='
-
python爬虫分布式获取数据的实例方法
在我们进行卫生大扫除的时候,因为工作任务较多,所以我们会进行分工,每个人负责不同的打扫项目.同样分工合作的理念,在python分布式爬虫中也得到了应用.我们需要给不同的爬虫分配指令,让它们去分头行动获取同一个网站的数据.那么这些爬虫是怎么分工搜集数据的呢?感兴趣的小伙伴,我们可以通过下面的示例进行解惑. 假设我有三台爬虫服务器A.B和C.我想让我所有的账号登录任务分散到三台服务器.让用户抓取在A和B上执行,让粉丝和关注抓取在C上执行,那么启动A.B.C三个服务器的celery worker的命令
-
python分布式爬虫中消息队列知识点详解
当排队等待人数过多的时候,我们需要设置一个等待区防止秩序混乱,同时再有新来的想要排队也可以呆在这个地方.那么在python分布式爬虫中,消息队列就相当于这样的一个区域,爬虫要进入这个区域找寻自己想要的资源,当然这个是一定的次序的,不然数据获取就会出现重复.就下来我们就python分布式爬虫中的消息队列进行详细解释,小伙伴们可以进一步了解一下. 实现分布式爬取的关键是消息队列,这个问题以消费端为视角更容易理解.你的爬虫程序部署到很多台机器上,那么他们怎么知道自己要爬什么呢?总要有一个地方存储了他们
-
python爬虫中多线程的使用详解
queue介绍 queue是python的标准库,俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue.python3直接queue即可 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性. #多线程实战栗子(糗百) #用一个队列Queue对象, #先产生所有url,put进队列: #开启多线程,把q
-
Python并发编程线程消息通信机制详解
目录 1 Event事件 2 Condition 3 Queue队列 4 总结一下 前面我已经向大家介绍了,如何使用创建线程,启动线程.相信大家都会有这样一个想法,线程无非就是创建一下,然后再start()下,实在是太简单了. 可是要知道,在真实的项目中,实际场景可要我们举的例子要复杂的多得多,不同线程的执行可能是有顺序的,或者说他们的执行是有条件的,是要受控制的.如果仅仅依靠前面学的那点浅薄的知识,是远远不够的. 那今天,我们就来探讨一下如何控制线程的触发执行. 要实现对多个线程进行控制,其实
-
Android 消息队列模型详解及实例
Android 消息队列模型详解及实例 Android系统的消息队列和消息循环都是针对具体线程的,一个线程可以存在(当然也可以不存在)一个消息队列(Message Queue)和一个消息循环(Looper).Android中除了UI线程(主线程),创建的工作线程默认是没有消息循环和消息队列的.如果想让该线程具有消息队列和消息循环,并具有消息处理机制,就需要在线程中首先调用Looper.prepare()来创建消息队列,然后调用Looper.loop()进入消息循环.如以下代码所示: class
-
.net msmq消息队列实例详解
本文为大家分享了.net msmq消息队列实例代码,供大家参考,具体内容如下 1.msmq消息队列windows环境安装 控制面板---->程序和功能---->启用或关闭Windows程序---->Microsoft Message Queue(MSMQ)服务器 选中如图所示功能点击"确认"进行安装,安装好后可在 "计算机管理"中进行查看 2.创建消息队列实体对象 /// <summary> /// 消息实体 /// </summ
-
Python 分布式缓存之Reids数据类型操作详解
1.Redis API 1.安装redis模块 $ pip3.8 install redis 2.使用redis模块 import redis # 连接redis的ip地址/主机名,port,password=None r = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="gs123456") 3.redis连接池 redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接,避
-
Python3爬虫中Selenium的用法详解
Selenium是一个自动化测试工具,利用它可以驱动浏览器执行特定的动作,如点击.下拉等操作,同时还可以获取浏览器当前呈现的页面的源代码,做到可见即可爬.对于一些JavaScript动态渲染的页面来说,此种抓取方式非常有效.本节中,就让我们来感受一下它的强大之处吧. 1. 准备工作 本节以Chrome为例来讲解Selenium的用法.在开始之前,请确保已经正确安装好了Chrome浏览器并配置好了ChromeDriver.另外,还需要正确安装好Python的Selenium库,详细的安装和配置过程
-
python字符串驻留机制的使用范围知识点详解
1.字符串的长度为0和1时. 2.符合标识符的字符串. 3.字符串只在编译时进行驻留,而非运行时. 4.[-5,256]之间的整数数字. 实例 >>> str1='jiumo' >>> str2='jiumo' >>> str1 is str2 True >>> id(str1) 1979078421896 >>> id(str2) 1979078421896 知识点扩充: 驻留时机 所有长度为 0 和长度为 1 的
-
java 中 阻塞队列BlockingQueue详解及实例
java 中 阻塞队列BlockingQueue详解及实例 BlockingQueue很好的解决了多线程中数据的传输,首先BlockingQueue是一个接口,它大致有四个实现类,这是一个很特殊的队列,如果BlockQueue是空的,从BlockingQueue取东西的操作将会被阻断进入等待状态,直到BlockingQueue进了东西才会被唤醒.同样,如果BlockingQueue是满的,任何试图往里存东西的操作也会被阻断进入等待状态,直到BlockingQueue里有空间才会被唤醒继续操作.
-
基于python及pytorch中乘法的使用详解
numpy中的乘法 A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0]]) A * B : # 对应位置相乘 np.array([[ 1, 0, 3], [ 4, 3, -4]]) A.dot(B) : # 矩阵乘法 ValueError: shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim
随机推荐
- Access数据库日常维护方法(优化)
- Lua协同程序(COROUTINE)运行步骤分解
- 浅析iOS中视频播放的几种方案
- Asp.net第三方控件ComboBox组合框介绍
- 基于Python实现一个简单的银行转账操作
- 实例解析Python设计模式编程之桥接模式的运用
- Java经验点滴:处理没有被捕获的异常
- ArtEditor富文本编辑器增加表单提交功能
- Javascript中判断变量是数组还是对象(array还是object)
- javascript自定义的addClass()方法
- Shell脚本监控目录内文件改动
- SQL2005 学习笔记 公用表表达式(CTE)
- plsql和tsql常用函数比对
- jQuery实现右侧显示可向左滑动展示的深色QQ客服效果代码
- 可输入文字查找ajax下拉框控件 ComBox的实现方法
- 举例详解Python中smtplib模块处理电子邮件的使用
- C#检查Windows是否安装了某个服务的方法
- Linux(Ubuntu) adb 无法识别的问题解决方法
- 基于php中echo用逗号和用点号的区别详解
- Java实现的按照顺时针或逆时针方向输出一个数字矩阵功能示例