使用Python的clint.textui.progressbar()监控网络爬虫任务进度

使用Python的clint.textui.progressbar()可以方便地监控网络爬虫任务的进度。clint是一个为命令行界面设计的Python模块，其中的textui子模块提供了丰富的控制台输出功能，包括进度条的显示。

下面是一个使用clint.textui.progressbar()的例子来监控网络爬虫任务的进度：

import requests
from clint.textui import progress

url = 'http://example.com/bigfile.zip'
save_path = 'downloaded_file.zip'

response = requests.get(url, stream=True)
total_length = int(response.headers.get('content-length'))

with open(save_path, 'wb') as file:
    with progress.Bar(expected_size=total_length, filled_char='=') as bar:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                file.write(chunk)
                file.flush()
                bar.show(file.tell())

在这个例子中，我们首先导入了requests和clint.textui.progress子模块。然后，我们指定了要下载的文件的URL和保存的路径。

接下来，我们使用requests库发送一个GET请求，并将stream参数设置为True，以便能够逐块下载文件。我们通过获取response的headers中的content-length字段，得到了要下载文件的总长度。

然后，我们打开一个文件用于保存下载的内容，并使用clint.textui.progress.Bar来创建一个进度条对象。我们通过向Bar传递expected_size参数设定进度条的总长度，并设置filled_char参数来指定进度条的填充字符。

接下来，我们使用response.iter_content()来迭代下载的每个数据块。我们将每个数据块写入文件，并在写入后调用bar.show(file.tell())来更新进度条的显示，file.tell()返回已写入文件的字节数。

这样就可以通过进度条来监控网络爬虫任务的进度了。每次数据块写入文件后，进度条会自动更新并显示在命令行界面上。当进度条达到预期的大小时，下载将完成。

需要注意的是，clint模块不是Python的标准库，因此需要先安装它。可以使用pip命令来安装clint：

pip install clint

以上就是使用Python的clint.textui.progressbar()来监控网络爬虫任务进度的一个例子。通过使用clint的进度条功能，我们可以更方便地观察网络爬虫任务的进展情况，提高爬取效率。