这篇文章主要介绍了python3爬虫中分布式指的是什么，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
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服务进程
我们先来看服务进程，服务进程主要工作：
l 服务进程负责启动Queue
l 把Queue注册到网络上
l 往Queue里面写入任务
我们用代码来看实际效果：
重庆分公司
重庆分公司
import queue
from multiprocessing.managers import BaseManager
# 创建task_queue和result_queue对了用来存放任务和结果
task_queue = queue.Queue()
result_queue = queue.Queue()
class QueueManager(BaseManager):
"""
继承BaseManager
"""
pass
# 把创建的两个队列注册到网络上，利用register方法，callable参数关联对象
# 注意windows下绑定调用接口不能使用lambda
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)
# 绑定5000端口， 设置密钥
manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc')
# 启动queue，监听通道
manager.start()
# 获得通过网络访问的对象，注意分布式进程必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加
task = manager.get_task_queue()
result = manager.get_result_queue()
# 添加任务
for url in ['url_' + str(i) for i in range(10)]:
print('put task %s...' % url)
task.put(url)
# 获取返回结果
for i in range(10):
print('result is %s' % result.get(timeout=10))
# 关闭管理
manager.shutdown()
print('master exit')任务进程
任务进程主要的工作如下：
l 注册获取网络上queue
l 连接服务器
l 从task队列获取任务，并写入结果
示例代码如下：
import time
from multiprocessing.managers import BaseManager
class QueueManager(BaseManager):
"""
继承类BaseManager
"""
pass
# 使用register注册，获取网络queue名称
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')
# 配置服务器ip并连接服务器
server_addr = '127.0.0.1'
print('connect to server %s...' % server_addr)
m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc')
# 从网络连接
m.connect()
# 获取queue对象
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()
# 从task获取任务并将结果写入result
while(not task.empty()):
image_url = task.get(True, timeout=5)
print('run task download %s...' % image_url)
time.sleep(1)
result.put('%s ------>success' % image_url)
print('worker exit')感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享python3爬虫中分布式指的是什么内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，遇到问题就找创新互联，详细的解决方法等着你来学习!
