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Python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题?

线程池爬虫中的数据紊乱问题 问题: 在使用 python 线程池进行爬虫时,少数数据会发生紊乱。已知的代码片段…

Python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题?

线程池爬虫中的数据紊乱问题

问题:

在使用 python 线程池进行爬虫时,少数数据会发生紊乱。已知的代码片段如下:

def get_response():     url1 = ""     response1 = ""     url2 = ""     response2 = ""     url3 = ""     response3 = ""     url4 = ""     response4 = ""     return (response1, response2, response3, response4)   def parse(reslst: future):     with lock:  # 线程锁         res1, res2, res3, res4 = reslst.result()         # 解析响应内容并存储到 excel  # 多线程入口 pool = threadpoolexecutor(30) for i in range(idqueue.qsize()):     sur = pool.submit(get_response, idqueue.get())     sur.add_done_callback(parse)  pool.shutdown(true)
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原因:

立即学习“”;

多线程执行顺序不一致,导致在处理和解析响应时不能保证正确顺序。不同线程中的响应到达时间可能不同,影响数据处理和存储顺序。

解决方案:

使用有序队列来保存响应,并按照先到先处理的顺序进行处理。代码示例如下:

from queue import PriorityQueue  class Response:     def __init__(self, data, index):         self.data = data         self.index = index      def __lt__(self, other):         return self.index < other.index  q = PriorityQueue()  def get_response(i):     # 获取响应并添加到队列     response = YourResponseFunction(i)     q.put(Response(response, i))  def parse_response(q):     while not q.empty():         response = q.get()         # 处理响应并存储数据         parse(response.data)  # 创建线程池 pool = ThreadPoolExecutor(30)  # 向线程池提交任务 for i in range(idqueue.qsize()):     pool.submit(get_response, i)  # 用队列中的响应处理数据 parse_response(q)
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在这个示例中:

  • 优先队列按响应到达顺序保存响应。
  • get_response 函数将响应打包成 response 对象并插入队列。
  • parse_response 函数从队列中读取响应并按顺序处理。

以上就是Python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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作者: nijia

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