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Python中装饰器的一个妙用,Python装饰器妙用

好吧,我知道是大半夜……,但我还是觉得赶紧花上半个小时,把这最新的想法分享出来是值得的~直接进入正题~

我们来模拟一个场景,需要你去抓去一个页面,然后这个页面有好多url也要分别去抓取,而进入这些子url后,还有数据要抓取。简单点,我们就按照三层来看,那我们的代码就是如下:

复制代码 代码如下:

def func_top(url):
    data_dict= {}
 
    #在页面上获取到子url
    sub_urls = xxxx
 
    data_list = []
    for it in sub_urls:
        data_list.append(func_sub(it))
 
    data_dict['data'] = data_list
 
    return data_dict
 
def func_sub(url):
    data_dict= {}
 
    #在页面上获取到子url
    bottom_urls = xxxx
 
    data_list = []
    for it in bottom_urls:
        data_list.append(func_bottom(it))
 
    data_dict['data'] = data_list
 
    return data_dict
 
def func_bottom(url):
    #获取数据
    data = xxxx
    return data

func_top是上层页面的处理函数,func_sub是子页面的处理函数,func_bottom是最深层页面的处理函数,func_top会在取到子页面url后遍历调用func_sub,func_sub也是同样。

如果正常情况下,这样确实已经满足需求了,但是偏偏这个你要抓取的网站可能极不稳定,经常链接不上,导致数据拿不到。

于是这个时候你有两个选择:

1.遇到错误就停止,之后重新从断掉的位置开始重新跑
2.遇到错误继续,但是要在之后重新跑一遍,这个时候已经有的数据不希望再去网站拉一次,而只去拉没有取到的数据

对第一种方案基本无法实现,因为如果别人网站的url调整顺序,那么你记录的位置就无效了。那么只有第二种方案,说白了,就是要把已经拿到的数据cache下来,等需要的时候,直接从cache里面取。

OK,目标已经有了,怎么实现呢?

如果是在C++中的,这是个很麻烦的事情,而且写出来的代码必定丑陋无比,然而庆幸的是,我们用的是python,而python对函数有装饰器。

所以实现方案也就有了:

定义一个装饰器,如果之前取到数据,就直接取cache的数据;如果之前没有取到,那么就从网站拉取,并且存入cache中.

代码如下:

复制代码 代码如下:

def get_dump_data(dir_name, url):
    m = hashlib.md5(url)
    filename = m.hexdigest()
    full_file_name = 'dumps/%s/%s' % (dir_name,filename)
 
    if os.path.isfile(full_file_name):
        return eval(file(full_file_name,'r').read())
    else:
        return None
 
 
def set_dump_data(dir_name, url, data):
    if not os.path.isdir('dumps/'+dir_name):
        os.makedirs('dumps/'+dir_name)
 
    m = hashlib.md5(url)
    filename = m.hexdigest()
    full_file_name = 'dumps/%s/%s' % (dir_name,filename)
 
    f = file(full_file_name, 'w+')
    f.write(repr(data))
    f.close()
 
 
def deco_dump_data(func):
    def func_wrapper(url):
        data = get_dump_data(func.__name__,url)
        if data is not None:
            return data
 
        data = func(url)
        if data is not None:
            set_dump_data(func.__name__,url,data)
        return data
 
    return func_wrapper

然后,我们只需要在每个func_top,func_sub,func_bottom都加上deco_dump_data这个装饰器即可~~

搞定!这样做最大的好处在于,因为top,sub,bottom,每一层都会dump数据,所以比如某个sub层数据dump之后,是根本不会走到他所对应的bottom层的,减少了大量的开销!

OK,就这样~ 人生苦短,我用python!

好吧,我知道是大半夜……,但我还是觉得赶紧花上半个小时,把这最新的想法分享出来是值得...

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