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10000条数据#xff0c;要先下载#xff0c;然后需要从并发量支持一秒20次的识别接口通过#xff0c;最近将结果写入excel中#xff0c;如果用python完成#xff0c;如何实现#xff0c;线程池大小设多少合适#xff0c;线程池大小在哪用合适
针对这个需求#…案例
10000条数据要先下载然后需要从并发量支持一秒20次的识别接口通过最近将结果写入excel中如果用python完成如何实现线程池大小设多少合适线程池大小在哪用合适
针对这个需求可以使用Python的多线程和Excel处理库来完成。以下是一个基本的实现思路
下载数据使用多线程同时下载所有数据并保存到本地文件中。并发识别使用线程池或协程池并发地调用识别接口每秒最多支持20次请求并将识别结果保存到内存中。写入Excel将所有识别结果写入Excel文件中。
在实现过程中需要注意以下几点
线程池大小的设定可以根据系统资源和性能测试来选择合适的线程池大小。一般来说线程池大小可以设置为CPU核心数的两倍左右但也要考虑到系统内存等资源限制。如果使用协程池则不需要考虑线程池大小而是通过协程数量来控制并发度。并发识别的限制要确保每秒最多只发送20次请求避免超出识别接口的限制导致识别失败或被封禁。多线程编程的注意事项要注意线程安全、异常处理、日志记录等问题避免出现死锁、竞争等问题。
以下是一个基本的示例代码
import requests
import openpyxl
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import timedef download_data(url, save_path):response requests.get(url)with open(save_path, wb) as f:f.write(response.content)def recognize_data(data):# 假设这里使用requests库调用识别接口response requests.post(识别接口URL, datadata)return response.json()def write_to_excel(result, save_path):wb openpyxl.Workbook()ws wb.activerow 1for r in result:ws.cell(rowrow, column1, valuer[data])ws.cell(rowrow, column2, valuer[result])row 1wb.save(save_path)def main():# 下载数据urls [...] # 存放下载数据的URL列表save_paths [...] # 存放数据保存路径的列表with ThreadPoolExecutor() as pool:for url, save_path in zip(urls, save_paths):pool.submit(download_data, url, save_path)# 并发识别result []with ThreadPoolExecutor(max_workers20) as pool:for save_path in save_paths:with open(save_path, rb) as f:data f.read()future pool.submit(recognize_data, data)while True:time.sleep(0.05)if future.done():result.append(future.result())break# 写入Excelwrite_to_excel(result, result.xlsx)if __name__ __main__:main()在这个示例中我们使用了线程池来并发下载数据和识别任务并且在识别任务时限制了每秒最多发送20次请求。在识别任务中我们使用了future.done()方法来判断任务是否完成避免了阻塞等待线程的问题。最后我们将所有识别结果写入Excel文件中。
需要注意的是以上示例只是一个基本的框架具体的实现细节还需要根据具体的业务需求进行调整和优化。例如在并发下载数据时可以使用多进程来提升下载速度在识别任务时可以使用信号量来限制并发数量等。同时对于线程池大小的设定也需要根据实际情况进行调整和优化以达到更好的性能和稳定性。
