13

我正在本地机器 (Mac) 上使用 Python (IPython & Canopy) 和 RESTful 内容 API。

我有一组 3000 个唯一 ID 可以从 API 中提取数据，并且一次只能使用一个 ID 调用 API。

我希望以某种方式并行进行 3 组 1000 次调用以加快速度。

这样做的最佳方法是什么？

提前感谢您的帮助！

4

1 回答 1

33

如果没有更多关于你正在做什么的信息，很难确定，但是一个简单的线程方法可能是有意义的。

假设您有一个处理单个 ID 的简单函数：

import requests

url_t = "http://localhost:8000/records/%i"

def process_id(id):
    """process a single ID"""
    # fetch the data
    r = requests.get(url_t % id)
    # parse the JSON reply
    data = r.json()
    # and update some data with PUT
    requests.put(url_t % id, data=data)
    return data

您可以将其扩展为一个处理一系列 ID 的简单函数：

def process_range(id_range, store=None):
    """process a number of ids, storing the results in a dict"""
    if store is None:
        store = {}
    for id in id_range:
        store[id] = process_id(id)
    return store

最后，您可以相当轻松地将子范围映射到线程上，以允许一定数量的请求并发：

from threading import Thread

def threaded_process_range(nthreads, id_range):
    """process the id range in a specified number of threads"""
    store = {}
    threads = []
    # create the threads
    for i in range(nthreads):
        ids = id_range[i::nthreads]
        t = Thread(target=process_range, args=(ids,store))
        threads.append(t)

    # start the threads
    [ t.start() for t in threads ]
    # wait for the threads to finish
    [ t.join() for t in threads ]
    return store

IPython Notebook 中的完整示例：http: //nbviewer.ipython.org/5732094

如果您的单个任务需要更广泛的时间，您可能需要使用ThreadPool，它一次分配一个作业（如果单个任务非常小，通常会更慢，但可以保证在异构情况下更好的平衡）。

于 2013-06-07T20:24:15.483 回答