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我的 Gae 应用程序从第三方站点检索 JSON 数据；给定一个表示要下载的项目的 ID，该站点上的项目数据组织在多个页面中，因此我的代码必须逐页下载数据块，直到检索到最后一个可用页面的数据。
我的简化代码如下所示：

class FetchData(webapp.RequestHandler):
  def get(self):
    ...
    data_list = []
    page = 1
    while True:
      fetched_data= urlfetch.fetch('http://www.foo.com/getdata?id=xxx&result=JSON&page=%s' % page)
      data_chunk = fetched_data["data"] 
      data_list = data_list + data_chunk
      if len(data_list) == int(fetched_data["total_pages"]):
         break
      else:
         page = page +1 
    ...  
    doRender('dataview.htm',{'data_list':data_list} )

结果data_list是一个有序列表，其中第一项具有第 1 页的数据，最后一项具有最新一页的数据；this data_list，一旦检索到，就会在视图中呈现。

这种方法在 99% 的情况下都有效，但有时，由于 Google App Engine 施加的30 秒限制，对于包含许多页面的项目，我会感到害怕DeadlineExceededError。我想知道是否使用TaskQueue | 延期| AsyncUrlfetch我可以改进这个算法，以某种方式并行化 N 个 urlfetch 调用。

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2 回答 2

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使用这个：http ://code.google.com/appengine/docs/python/urlfetch/asynchronousrequests.html

这很简单：

def handle_result(rpc):
    result = rpc.get_result()
    # ... Do something with result...

# Use a helper function to define the scope of the callback.
def create_callback(rpc):
    return lambda: handle_result(rpc)

rpcs = []
for url in urls:
    rpc = urlfetch.create_rpc()
    rpc.callback = create_callback(rpc)
    urlfetch.make_fetch_call(rpc, url)
    rpcs.append(rpc)

# ...

# Finish all RPCs, and let callbacks process the results.
for rpc in rpcs:
    rpc.wait()
于 2010-08-22T06:05:53.453 回答
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我已经解决了这个问题：

chunks_dict = {}

def handle_result(rpc, page):
    result = rpc.get_result()
    chunks_dict[page] = result["data"]

def create_callback(rpc, page):
    return lambda: handle_result(rpc, page)

rpcs = []
while True:
    rpc = urlfetch.create_rpc(deadline = 10)
    rpc.callback = create_callback(rpc, page)
    urlfetch.make_fetch_call(rpc, 'http://www.foo.com/getdata?id=xxx&result=JSON&page=%s' % page)
    rpcs.append(rpc)
    if page > total_pages:
       break
    else:
       page = page +1   
for rpc in rpcs:
    rpc.wait()

page_keys = chunks_dict.keys()
page_keys.sort()
for key in page_keys:
    data_list= data_list + chunks_dict[key]
于 2010-08-23T13:53:39.580 回答