python selenium redis队列提高效率

爬虫架构流程图(基于生产者消费模型)

整个程序被解耦成两部分:（先进先出，后进先出）

1  数据生产者  页面解析(获取url，title，状态码，图片地址，文本信息等等....) 使用(lpush或rpush，看需求而定)往reids队列中存数据

2  数据消费者  图片下载,计算图片dhash值  使用(blpop或brpop阻塞等待,如果redis队列中没有值，会一直阻塞) 或 lpop,rpop取redis队列中的数据，看需求而定

整个项目代码有点长，就不一一贴了，写关于reids的关键部分

数据生产者

def connect_Redis_pool(self, url_dict):
    try:
        conn_pool = redis.ConnectionPool(host='ip地址', port=端口, db=0, passWord='redis密码')
        re_pool = redis.Redis(connection_pool=conn_pool)
        if re_pool:
            self.log.info("redis connect success")
            re_pool.lpush("img_info", JSON.dumps(url_dict))
            self.log.info("redis insert data img_info success")
    except Exception as e:
        self.log.error(e)

协程池开启多个协程往redis队列中存数据

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent.pool
from link_spider import LinkSpider
import json


if __name__ == '__main__':
    url_list = []
    with open('linkurl.json', encoding='utf-8', mode='r') as f:
        all_content = json.loads(f.read())
        for i in all_content:
            url_list.append(i['link_url'])
    res_l = []
    p = gevent.pool.Pool(10)
    st = LinkSpider()
    for i in url_list:
        res_l.append(p.spawn(st.setup_chrome, i))
    gevent.joinall(res_l)

数据消费者

def connect_redis(redis_connection_number):
    try:
        conn_pool = redis.ConnectionPool(host='ip地址', port=端口, db=0, password='redis密码')
        re_pool = redis.Redis(connection_pool=conn_pool)
        result = re_pool.rpop("img_info")
        url_dict = json.loads(result)
        log.info("redis task:{} --> 执行任务:{}".fORMat(redis_connection_number, url_dict['source_url']))
        all_url_dict = SaveData().download_img_and_hashlib(url_dict)
        SaveMysql().run(all_url_dict)
    except Exception as e:
        log.error(e)

异步线程池开启多个线程来下载图片，将最终结果保存到数据库中

import redis
import json
import time
from save_mysql import SaveMysql
from mylog import log
from multiprocessing import Pool
from get_redis_data import SaveData


if __name__ == '__main__':
    conn_pool = redis.ConnectionPool(host='ip地址', port=端口, db=0, password='redis密码')
    re_pool = redis.Redis(connection_pool=conn_pool)
    st = SaveData()
    p = Pool(10)
    res_l = []
    while True:
        time.sleep(3)
        # 查看redis队列数
        result = re_pool.llen("img_info")
        log.info("当前redis队列数: {}".format(result))
        if result >= 1:
            for i in range(result):
                res = p.apply_async(connect_redis, args=(i,))
                res_l.append(res)
            for res in res_l:
                res.get()
        else:
            continue

每隔3秒检测redis队列是否存在数据，有多少数据，就开启多少任务，然后调用线程池中的线程去执行，直到所有数据执行完毕，保存到mysql中

总结：通过对程序的解耦，将耗时的图片下载部分拿出来，另外去执行。