用gcrawler进行多级页面并发下载的例子
前文《gcrawler:一个基于gevent的简单爬虫框架》中说到：
当然要实现像Scrapy那样的方式也可以，只要在worker里把下一级页 面链接再传递给scheduler即可。
原文中所举例的情况主要是同时对多个链接进行并发下载的情况，但对于要下载一个链接及其下一级甚至N级链接的情况，如果还按原文那样在一个worker里串行下载的话就不能达到并发的效果了。而这里所谓的“Scrapy那样的方式”就是把某个页面中解析出来的下一级页面链接传回引擎，使之可以对这些下一级页面进行并发下载，提高下载效率。
在评论里gyj_freedom希望进一步了解这个方式的实现，那现在就来写一下吧。
最直接能想到的实现就是在GCrawler类的dowoker里调用一个方法去解析结果，然后把下一级的链接放到qin里去。但是我觉得还是尽量保持这个类的功能单一比较好，所以不改GCrawler了。
另一个方法就是在Spider类里去实现，我本来是打算写一个Batch download spider，不过后来发现其实可以在原来那个Downloader类的基础上修改实现，于是我就直接把Downloader类给改了，这就是现在这个例子。
基本的思路就是scheduler生成器在生成完所有urls以后继续等待下一步的解析结果，然后继续将解析结果生成返回。在worker方法里则增加一个解析方法调用，然后把返回的结果能过类成员传递给scheduler。这样包括下一级页面在内的所有链接都可以通过并发的方式下载了。
新的Downloader是这样实现的：
class Downloader:
def __init__(self, urls):
self.urls = urls
self.subitems = queue.Queue(-1)
self.parsings = 0
def scheduler(self):
parse=None
if hasattr(self, parse):
parse = self.parse
for u in self.urls:
if parse != None:
self.parsings += 1
yield dict(url=u, parse=parse)
while self.parsings > 0:
sleep(1)
while not self.subitems.empty():
item = self.subitems.get()
try:
if item[parse] != None:
self.parsings += 1
except:
pass
yield item
def worker(self, item):
r = None
try:
r = self.doWorker(item[url])
if r != None and item[parse] != None:
try:
new_items, r = item[parse](r)
for i in new_items:
self.subitems.put(i)
finally:
self.parsings -= 1
except Exception, e:
logger.error("Error on get %s:%s %s" % (item[url], e, traceback.format_exc()))
return r
@retryOnURLError(3)
def doWorker(self, url):
logger.debug("Download starting...%s" % url)
f = urllib2.urlopen(url)
data = f.read()
f.close()
return dict(url=url, data=data)其中new_items就是从解析结果中取得并且要传递给scheduler的下级页面的链接队列。worker里通过判断item的parse值来确定是否进行页面解析，如果解析的话，则把解析结果更新到new_items中去。如果解析过的页面结果不需要传递给pipeline保存的话（比如这只是一个索引页面），只要让解析函数返回的tuple第二值(如下例中的result)为None即可。
总体来说这个实现还是有点Ugly的，主要是因为页面解析层级是不确定的，scheduler难以确定结束的时机，所以增加了一个parsing计数器来记录当年在进行parsing的 workers数量。因为gevent的并发是通过协程实现的，没有线程那样的并发冲突，所以这里没有加锁，应该是不会有并发冲突的问题。不过还是需要经过一段时间的实践检验看看，目前暂时只能先这样。
如果不使用多级并发下载的话，新的Downloader的用法与原来一样。如果要使用多级并发下载的话，只要在派生类里增加一个（两级的情况，更多级的话可能需要更多的）解析方法。为了保持与scrapy一致，默认的解析方法也是叫做parse。
具体的spider实现举例如下：
class ImagesDownloader(Downloader):
def parse(self, result):
pat_imgs = re.compile(u"<img.*src="([^"]*)", re.I | re.U)
imgs = list(set(pat_imgs.findall(result[data])))
print "Images count %s" % len(imgs)
new_items = []
for i in imgs:
if i != "":
item = dict(url=i, parse=None)
new_items.append(item)
return new_items, result
def pipeline(self, results):
print "== %s" % datetime.now()
for r in results:
r[datasize] = len(r[data])
print "Data fetched : %(url)s(%(datasize)s)" % r
如上面的代码所表现的那样，唯一的不同就是增加了一个parse方法，在这个方法里，你可以用任何你喜欢的方式去解析页面（比如正则表达式、XPath、 PyQuery等，这个例子里是用正则表达式），然后将解析结果返回给Downloader。这个例子只实现了一级链接（下载页面上的全部图片链接），如果还要进一步解析下一级页面甚至N级，只要在上面代码中“item = dict(url=i, parse=None)”中把None换成下一级的解析方法并实现这个方法即可
补充：综合编程 , 其他综合 ,
