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[Python知识库]python的多线程和yield

拉取、入库的优化点:

  1. 请求接口:

    • 场景:原来一次请求一个月的数据,可能会面临接口卡顿的问题,而且数据量过大,有时候会溢出

    • 解决:可以考虑由一次请求 切分为 小而多次请求

      • 加个for循环,分为小批量去请求,避免接口数据量过大

      • 将多次请求采用多线程进行,避免单线程I/O阻塞( 可以异步操作,可以先发送请求而不等待结果返回)

            
            with futures.ThreadPoolExecutor() as executor: # 可传入线程数
                    # 传入执行的方法 和 参数列表,会等待所有线程执行完毕
                    query_info_list = list(executor.map(self.api.get_pipeline_info,query_list)) 
        
    • 注意点:

      • 接口性能:需要接口方面也支持并发处理,不然你这边同时发送多个请求,接口方还是一个一个给你处理,时间上并无提升
      • 风险与收益并存:在这过程发生了错误,会比较难处理,不能第一时间捕捉,而且可能会一错毁所有
      • 限定场景:网上有传言python的多线程只用到了一个CPU核心,由于对python底层暂不了解,所以盲猜这里的多线程操作只适用于I/0密集的场景
  2. 数据入库:

    • 场景:入库时候可能会一次性插入上万条大数据,数据库和本地内存会承受较大压力

    • 解决:可以采用python yield关键字,把数据分片处理

      • 使用举例:

        def chunk_request():
            for xxx in 一堆数据:
        		yield xxx    # 1. 先返回一个结果
        
        def chunk(iterator, bulk_size=50):
        # 2. 会等待,凑满50个yield的结果,然后统一返回
            """
            工具方法, 返回一批结果的迭代器
            """
            for item in iterator:
                yield chain([item], islice(iterator, bulk_size - 1))
        
        for items in chunk(self.chunk_request(start=start, end=end)):  # 3. 收满50个yield为一组
            # 进行小批量入库操作 
            # obj.create(xxx)
        
                
         
        
    • 对于yield自己的理解:有点像协程的概念,平时我们一个return,方法就直接结束,返回结果了,但是使用了yield就很好玩了,你可以先返回一个结果,然后再回到上次返回结果的地方,继续往下执行。所以利用这个特性,我们就可以将数据给分片处理了,先返回一小部分结果,然后入库,再返回执行,拿到下一批结果,再入库,而不是一次return一大堆数据。

    • 升级版本: 不仅做到控制数据小批量入库,还可以控制到源头数据小批量拉取(利用上边讲的特性,会返回方法里继续往下执行代码)

      • # 拉取:
        for 一次拉取 in  多次调用api拉取:
            	yield 数据   # 这样可以做到先返回数据,再回来执行for循环 继续往下调用api拉取
                
        # 入库:
        for 数据 in chunk(一小批数据):
               入库    
        
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加:2021-07-24 11:23:48  更:2021-07-24 11:25:56 
 
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