多线程python爬虫怎样进行优先级调度

在Python中，可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类来实现多线程爬虫的优先级调度。为了实现优先级调度，需要自定义一个线程池，该线程池会根据任务的优先级来调度任务。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用ThreadPoolExecutor实现优先级调度：

import heapq
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._index = 0

    def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1

    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]

    def empty(self):
        return not self._queue

def task(name, priority):
    print(f"Task {name} with priority {priority} started.")
    time.sleep(2)
    print(f"Task {name} with priority {priority} finished.")
    return f"Result of {name}"

def main():
    priority_queue = PriorityQueue()

    # 添加任务到优先级队列
    priority_queue.push("Task A", 3)
    priority_queue.push("Task B", 1)
    priority_queue.push("Task C", 2)

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        future_to_task = {executor.submit(task, task_name, priority): task_name for task_name, priority in [(task_name, priority) for task_name, priority in priority_queue.queue]}

        for future in as_completed(future_to_task):
            task_name = future_to_task[future]
            try:
                result = future.result()
            except Exception as exc:
                print(f'{task_name} generated an exception: {exc}')
            else:
                print(f'Task {task_name} returned: {result}')

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，我们首先定义了一个PriorityQueue类，它使用堆数据结构来存储任务及其优先级。任务的优先级越高，其在队列中的位置越靠前。

然后，我们定义了一个task函数，它模拟了一个爬虫任务。在main函数中，我们将任务添加到优先级队列中，并使用ThreadPoolExecutor来执行这些任务。ThreadPoolExecutor的submit方法接受一个可调用的对象和一个参数元组，我们将任务名称和优先级作为参数传递给task函数。

最后，我们使用as_completed函数来迭代已完成的任务，并打印任务的结果。这样，我们可以确保优先级较高的任务会先于优先级较低的任务完成。