python分布爬虫如何进行任务优先级调度

在Python中，要实现分布式爬虫的任务优先级调度，可以使用以下方法：

1. 使用优先级队列（Priority Queue）：

优先级队列是一种特殊的队列，其中的元素按照优先级进行排序。在Python中，可以使用heapq库实现优先级队列。首先，为每个爬虫任务分配一个优先级，然后将这些任务添加到优先级队列中。爬虫工作线程将从优先级队列中获取优先级最高任务并执行。

示例代码：

import heapq

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]

# 示例任务
tasks = [
    {'url': 'http://example.com/low_priority_page'},
    {'url': 'http://example.com/high_priority_page'},
    {'url': 'http://example.com/medium_priority_page'},
]

# 创建优先级队列并添加任务
pq = PriorityQueue()
for task in tasks:
    pq.push(task, task['url'].count('high'))  # 根据URL中的'high'数量设置优先级

# 爬虫工作线程从优先级队列中获取任务并执行
while not pq.empty():
    task = pq.pop()
    print(f"Crawling {task['url']} with priority {task['url'].count('high')}")

2. 使用消息队列（Message Queue）：

另一种实现任务优先级调度的方法是使用消息队列，如RabbitMQ、Kafka等。这些消息队列允许您根据任务的优先级对任务进行排序。首先，将爬虫任务发送到消息队列，然后使用多个消费者从消息队列中获取任务并执行。在消费者端，可以根据任务优先级对其进行处理。

示例代码（使用RabbitMQ）：

import pika
import json

# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# 声明优先级队列
channel.queue_declare(queue='priority_queue', arguments={'x-max-priority': 10})

# 发送任务到优先级队列
tasks = [
    {'url': 'http://example.com/low_priority_page'},
    {'url': 'http://example.com/high_priority_page'},
    {'url': 'http://example.com/medium_priority_page'},
]

for task in tasks:
    channel.basic_publish(exchange='',
                          routing_key='priority_queue',
                          body=json.dumps(task),
                          properties=pika.BasicProperties(priority=task['url'].count('high')))

print("Sent all tasks to the priority queue")

# 关闭连接
connection.close()

在这两个示例中，我们根据任务URL中的’high’数量设置了任务优先级。您可以根据实际需求调整优先级设置方法。