Andaian:
def get(url): #这里是get请求 return url for i in urls: get(i) #这里采用循环去调用请求 #这样速度好像比较慢,有什么方法可以 #当多个请求时,也可以快速完成程序
Terima kasih
学习是最好的投资!
>>> from eventor import Eventor >>> urllist = ["https://a.com", ....] >>> def get(url): # 网络IO耗时 return url >>> e = Eventor(threadcount=3, taskunitcount=3, func=get, interval=1) >>> result = e.run_with_tasklist(urllist) >>> print(result)
Anda boleh memilih berbilang teras, berbilang proses atau berbilang benang mengikut keperluan anda, coroutine mempercepatkan pemprosesan.
Alih butiran: https://github.com/kute/eventor
Kami akan menambah async await, pekerja saderi, dll. pada masa hadapan
Beberapa kaedah boleh digunakan secara gabungan
coroutine
multiprocess
multithread
pekerja saderi
Pengubahsuaian paling mudah ialah menggunakan multiprocessing.dummy untuk melaksanakan tugas berbilang benang Anda boleh menyemaknya, menetapkan bilangan utas, dan kemudian ia boleh digunakan tanpa banyak pengubahsuaian pada program.
Anda boleh memilih berbilang teras, berbilang proses atau berbilang benang mengikut keperluan anda, coroutine mempercepatkan pemprosesan.
Alih butiran: https://github.com/kute/eventor
Kami akan menambah async await, pekerja saderi, dll. pada masa hadapan
Beberapa kaedah boleh digunakan secara gabungan
coroutine
multiprocess
multithread
pekerja saderi
Pengubahsuaian paling mudah ialah menggunakan multiprocessing.dummy untuk melaksanakan tugas berbilang benang Anda boleh menyemaknya, menetapkan bilangan utas, dan kemudian ia boleh digunakan tanpa banyak pengubahsuaian pada program.