使用Tornado.concurrent实现高效的并行爬虫

Tornado.concurrent是Tornado框架的一个组件，它提供了一种高效的并行执行任务的方式。在爬虫场景中，可以利用Tornado.concurrent来实现并发的链接请求和页面解析，从而提高爬虫的效率。

下面我们通过一个例子来展示如何使用Tornado.concurrent实现高效的并行爬虫。

首先，我们需要安装Tornado框架和相关的库。可以使用pip命令进行安装：

pip install tornado

接下来，我们创建一个爬虫类，用来处理具体的爬虫逻辑。这个类需要继承tornado.concurrent.Future类，并实现具体的爬虫方法。

import tornado.escape
import tornado.httpclient
from tornado import gen, ioloop
from tornado.concurrent import Future


class Spider(Future):
    @gen.coroutine
    def fetch(self, url):
        http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
        
        try:
            response = yield http_client.fetch(url)
            self.set_result(response.body)
        except Exception as e:
            self.set_exception(e)

上述代码中，Spider类继承了tornado.concurrent.Future类，这个类是Tornado中处理并发任务的基类。在fetch方法中，我们使用Tornado的AsyncHTTPClient来发送异步的HTTP请求，并通过set_result方法将请求结果保存到Future对象中。

接下来，我们创建一个主函数来调用爬虫类并进行并发爬取。

@gen.coroutine
def main():
    urls = ['http://www.example.com/page1', 'http://www.example.com/page2', 'http://www.example.com/page3']
    spiders = []
    
    for url in urls:
        spider = Spider()
        spider.fetch(url)
        spiders.append(spider)
    
    results = yield spiders
    for result in results:
        print(result)
    
    ioloop.IOLoop.current().stop()


if __name__ == '__main__':
    io_loop = ioloop.IOLoop.current()
    io_loop.run_sync(main)

在主函数中，我们首先定义了多个要爬取的URL，并创建了多个Spider对象。然后，我们异步调用每个Spider对象的fetch方法，并将其添加到spiders列表中。

接下来，我们通过yield关键字等待所有Spider对象的结果。一旦所有结果返回，我们可以对每个结果进行处理。这里简单地打印结果，你可以根据实际需求进行其他操作。

最后，我们使用IOLoop.current().stop()来停止事件循环。

通过上述代码，我们可以实现并行爬取多个URL的目的。Tornado.concurrent能够有效地处理异步任务，充分利用系统资源，提高爬虫的效率。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际的爬虫需要考虑更多的情况，比如异常处理、页面解析等。此外，为了避免过多的并发请求，可能需要设置合适的并发数和延时等。