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修正了代码中的bug

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### 多线程和多进程回顾
在前面的[《进程和线程》](../Day01-15/Day13/进程和线程.md)一文中,我们已经对在Python中使用多进程和多线程实现并发编程进行了简明的讲解,在此我们补充几个知识点。
#### threading.local类
### 实例 - 多线程下载“手机搜狐网”所有页面。
使用线程时最不愿意遇到的情况就是多个线程竞争资源,在这种情况下为了保证资源状态的正确性,我们可能需要对资源进行加锁保护的处理,这一方面会导致程序失去并发性,另外如果多个线程竞争多个资源时,还有可能因为加锁方式的不当导致[死锁](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%BB%E9%94%81)。要解决多个线程竞争资源的问题,其中一个方案就是让每个线程都持有资源的副本(拷贝),这样每个线程可以操作自己所持有的资源,从而规避对资源的竞争。
要实现将资源和持有资源的线程进行绑定的操作,最简单的做法就是使用threading模块的local类,在网络爬虫开发中,就可以使用local类为每个线程绑定一个MySQL数据库连接或Redis客户端对象,这样通过线程可以直接获得这些资源,既解决了资源竞争的问题,又避免了在函数和方法调用时传递这些资源。具体的请参考本章多线程爬取“手机搜狐网”(Redis版)的实例代码。
#### concurrent.futures模块
Python3.2带来了`concurrent.futures` 模块,这个模块包含了线程池和进程池、管理并行编程任务、处理非确定性的执行流程、进程/线程同步等功能。关于这部分的内容推荐大家阅读[《Python并行编程》](http://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html)
#### 分布式进程
使用多进程的时候,可以将进程部署在多个主机节点上,Python的`multiprocessing`模块不但支持多进程,其中`managers`子模块还支持把多进程部署到多个节点上。当然,要部署分布式进程,首先需要一个服务进程作为调度者,进程之间通过网络进行通信来实现对进程的控制和调度,由于`managers`模块已经对这些做出了很好的封装,因此在无需了解网络通信细节的前提下,就可以编写分布式多进程应用。具体的请参照本章分布式多进程爬取“手机搜狐网”的实例代码。
### 协程和异步I/O
#### 协程的概念
协程(coroutine)通常又称之为微线程或纤程,它是相互协作的一组子程序(函数)。所谓相互协作指的是在执行函数A时,可以随时中断去执行函数B,然后又中断继续执行函数A。注意,这一过程并不是函数调用(因为没有调用语句),整个过程看似像多线程,然而协程只有一个线程执行。协程通过`yield`关键字和 `send()`操作来转移执行权,协程之间不是调用者与被调用者的关系。
协程的优势在于以下两点:
1. 执行效率极高,因为子程序(函数)切换不是线程切换,由程序自身控制,没有切换线程的开销。
2. 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在竞争资源的问题,当然也就不需要对资源加锁保护,因此执行效率高很多。
> 说明:协程适合处理的是I/O密集型任务,处理CPU密集型任务并不是它的长处,如果要提升CPU的利用率可以考虑“多进程+协程”的模式。
#### 历史回顾
1. Python 2.2:第一次提出了生成器(最初称之为迭代器)的概念(PEP 255)。
2. Python 2.5:引入了将对象发送回暂停了的生成器这一特性即生成器的`send()`方法(PEP 342)。
3. Python 3.3:添加了`yield from`特性,允许从迭代器中返回任何值(注意生成器本身也是迭代器),这样我们就可以串联生成器并且重构出更好的生成器。
4. Python 3.4:引入`asyncio.coroutine` 装饰器用来标记作为协程的函数,协程函数和`asyncio`及其事件循环一起使用,来实现异步I/O操作。
5. Python 3.5:引入了`async``await`,可以使用`async def`来定义一个协程函数,这个函数中不能包含任何形式的`yield`语句,但是可以使用`return``await`从协程中返回值。
### 实例 - 多线程爬取“手机搜狐网”所有页面。
```Python
......
......@@ -3,7 +3,7 @@ import zlib
from enum import Enum, unique
from hashlib import sha1
from random import random
from threading import Thread, current_thread
from threading import Thread, current_thread, local
from time import sleep
from urllib.parse import urlparse
......@@ -79,6 +79,7 @@ class Spider(object):
path = parser.path
query = '?' + parser.query if parser.query else ''
full_url = f'{scheme}://{netloc}{path}{query}'
redis_client = thread_local.redis_client
if not redis_client.sismember('visited_urls', full_url):
redis_client.rpush('m_sohu_task', full_url)
......@@ -86,6 +87,8 @@ class Spider(object):
pass
def store(self, data_dict):
# redis_client = thread_local.redis_client
# mongo_db = thread_local.mongo_db
pass
......@@ -96,6 +99,10 @@ class SpiderThread(Thread):
self.spider = spider
def run(self):
redis_client = redis.Redis(host='1.2.3.4', port=6379, password='1qaz2wsx')
mongo_client = pymongo.MongoClient(host='1.2.3.4', port=27017)
thread_local.redis_client = redis_client
thread_local.mongo_db = mongo_client.msohu
while True:
current_url = redis_client.lpop('m_sohu_task')
while not current_url:
......@@ -109,6 +116,7 @@ class SpiderThread(Thread):
hasher = hasher_proto.copy()
hasher.update(current_url.encode('utf-8'))
doc_id = hasher.hexdigest()
sohu_data_coll = mongo_client.msohu.webpages
if not sohu_data_coll.find_one({'_id': doc_id}):
sohu_data_coll.insert_one({
'_id': doc_id,
......@@ -124,17 +132,15 @@ def is_any_alive(spider_threads):
for spider_thread in spider_threads])
redis_client = redis.Redis(host='1.2.3.4',
port=6379, password='1qaz2wsx')
mongo_client = pymongo.MongoClient(host='120.77.222.217', port=27017)
db = mongo_client.msohu
sohu_data_coll = db.webpages
thread_local = local()
hasher_proto = sha1()
def main():
redis_client = redis.Redis(host='1.2.3.4', port=6379, password='1qaz2wsx')
if not redis_client.exists('m_sohu_task'):
redis_client.rpush('m_sohu_task', 'http://m.sohu.com/')
spider_threads = [SpiderThread('thread-%d' % i, Spider())
for i in range(10)]
for spider_thread in spider_threads:
......
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