Python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题？-Python教程-PHP中文网

Python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题？

DDD

发布： 2024-11-10 15:00:24

原创

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python 线程池爬虫如何解决数据紊乱问题？

python 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：

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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：