我想在python中使用线程来下载大量网页,并通过以下代码在网站中使用队列。
它放置了一个无限循环。每个线程是否连续运行,结束直到所有线程完成?我错过了什么。
#!/usr/bin/env python
import Queue
import threading
import urllib2
import time
hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
"http://ibm.com", "http://apple.com"]
queue = Queue.Queue()
class ThreadUrl(threading.Thread):
"""Threaded Url Grab"""
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
while True:
#grabs host from queue
host = self.queue.get()
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
#signals to queue job is done
self.queue.task_done()
start = time.time()
def main():
#spawn a pool of threads, and pass them queue instance
for i in range(5):
t = ThreadUrl(queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
#populate queue with data
for host in hosts:
queue.put(host)
#wait on the queue until everything has been processed
queue.join()
main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)
答案 0 :(得分:20)
将线程设置为daemon
个线程会导致它们在main完成后退出。但是,是的,你是正确的,因为你的线程会持续运行,只要queue
中有某些东西它会阻塞。
文档解释了此详细信息Queue docs
python Threading文档也解释了daemon
部分。
当没有剩下活着的非守护程序线程时,整个Python程序退出。
因此,当队列清空并且解释器退出线程时queue.join
恢复时,线程将会死亡。
编辑:更正Queue
答案 1 :(得分:8)
你的脚本对我来说很好,所以我假设你在询问发生了什么,这样你就能更好地理解它。是的,你的子类将每个线程放在一个无限循环中,等待放入队列中的东西。当发现某些东西时,它会抓住它并做它的事情。然后,关键部分,它通过queue.task_done通知队列它已完成,并继续等待队列中的另一个项目。
当所有这一切都在工作线程上进行时,主线程正在等待(加入),直到队列中的所有任务完成,这将是线程发送queue.task_done标志的次数相同的次数作为队列中的消息。此时主线程完成并退出。由于这些是deamon线程,它们也会关闭。
这是很酷的东西,线程和队列。这是Python真正优秀的部分之一。你会听到各种关于Python中的线程如何与GIL搞砸的东西。但是如果你知道在哪里使用它们(比如在这种情况下使用网络I / O),它们将真正为你加速。一般规则是,如果您是I / O绑定,请尝试并测试线程;如果你是cpu绑定,线程可能不是一个好主意,也许尝试过程。
祝你好运,麦克
答案 2 :(得分:-2)
在这种情况下,我不认为Queue
是必要的。仅使用Thread
:
import threading, urllib2, time
hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
"http://ibm.com", "http://apple.com"]
class ThreadUrl(threading.Thread):
"""Threaded Url Grab"""
def __init__(self, host):
threading.Thread.__init__(self)
self.host = host
def run(self):
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
url = urllib2.urlopen(self.host)
print url.read(1024)
start = time.time()
def main():
#spawn a pool of threads
for i in range(len(hosts)):
t = ThreadUrl(hosts[i])
t.start()
main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)