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生产者消费者模式

认识生产者和消费者模式

生产者和消费者是异步爬虫中很常见的一个问题。产生数据的模块，我们称之为生产者，而处理数据的模块，就称为消费者。

例如：

​ 图片数据爬取中，解析出图片链接的操作就是在生产数据

​ 对图片链接发起请求下载图片的操作就是在消费数据

为什么要使用生产者和消费者模式

​ 在异步世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

import requests
import threading
from lxml import etree
from queue import Queue
from urllib.request import urlretrieve
import os

# filename = 'imgs'
# if not os.path.exists(filename):
#     os.mkdir(filename)
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36',
}


# https://pic.netbian.com/4kmeinv/

# 1.创建两个数据模型类
# 1.1生产数据：解析提取图片地址
class Producer(threading.Thread):  # 生产者线程
    # 6.构造生产者模型生产方法
    def __init__(self, page_queue, img_queue):
        # 7.调用父类的构造方法继承
        super().__init__()
        self.page_queue = page_queue
        self.img_queue = img_queue

    # 7.给生产者模型赋予任务:不断的生产数据
    def run(self):
        # print('正在执行Producer')
        while True:
            # 8.判断生产者队列是否为空
            if self.page_queue.empty():  # 如果判断为空，则表示所有连接已经请求完成，结束请求
                # print('结束执行Producer')
                break
            # 9.从page_queue中取出一个页码链接
            url = self.page_queue.get()
            # print(url)
            # 从当前的页码对应的页面中解析出更多的图片地址
            self.parse_detail(url)

    # 10.定义一个解析数据方法
    def parse_detail(self, url):
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        response.encoding = 'gbk'
        page_text = response.text
        tree = etree.HTML(page_text)
        li_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li')
        for li in li_list:
            img_src = 'https://pic.netbian.com' + li.xpath('./a/img/@src')[0]
            img_title = li.xpath('./a/b/text()')[0] + '.jpg'
            # 11.将src和title封装成字典
            dic = {
                'src': img_src,
                'title': img_title
            }
            # print(dic)
            # 12.将字典传递到消费者队列
            self.img_queue.put(dic)


# 1.2消费数据：对图片地址进行数据请求
class Consumer(threading.Thread):  # 消费者线程
    # 13.消费者将每一个图片数据做请求并解析存储
    # 构建类方法（构造方法固定）
    def __init__(self, page_queue, img_queue):
        super().__init__()
        self.page_queue = page_queue
        self.img_queue = img_queue

    # 14.给消费者模型赋予任务:不断的消费数据
    def run(self):
        # print('正在执行Consumer')
        # 15.判断消费者队列和生产者队列是否为空
        while True:
            # 16.若二者都为空，则表示生产者队列和生产者队列均无数据可做请求解析
            if self.img_queue.empty() and self.page_queue.empty():
                # print('结束执行Consumer')
                break
                # 17.如不为空，则表示还有待处理的数据，则取出继续处理
                # img_queue:队列中传送过来的数据为字典,从字典中取出数据
            dic = self.img_queue.get()
            title = dic['title']
            src = dic['src']
            # 18.urlretrieve可以直接对图片地址发请求并做持久化存储
            urlretrieve(src, 'imgs/' + title)
            print(title, '下载完成！')


def main():
    # 2.创建队列
    # 2.1该队列中存储将要爬取的页面页码链接
    page_queue = Queue(30)  # 队列当中最多能存10个链接元素
    # 2.2该队列存储生产者生产出来的图片地址
    img_queue = Queue(80)  # 队列中最多能存储50个链接元素

    # 3.循环获取页面页码链接
    # 该循环可以将2,3，4这三个页码链接放入page_queue
    for x in range(2, 15):
        url = 'https://pic.netbian.com/4kmeinv/index_%d.html' % x
        # 将每一个页面页码链接添加到队列中
        page_queue.put(url)
        # print(url)
    # print(page_queue)
    # 4.生产者生产线程
    # 创建三个生产者线程并启动
    for x in range(3):
        t = Producer(page_queue, img_queue)
        t.start()
    # 5.消费者消费线程
    # 创建三个消费者线程并启动
    for x in range(3):
        t = Consumer(page_queue, img_queue)
        t.start()


main()

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From： https://www.cnblogs.com/dream-ze/p/17152109.html