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小编给大家分享一下Python如何实现多线程处理任务,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
读取Excel数据 —> 发送到行政服务接口
安全起见线上操作放在了晚上进行。运行时发现每条数据导入消耗1s多,晚上十点开始跑这几千条数据想想都让人崩溃。
等着也是干等,下楼转两圈透透气,屋里龌龊的空气让人昏昏沉沉,寒冷让人清醒不少,突然想到为什么不用多线程呢?
第一版多线程和处理业务的程序糅合在了一起,跟屎一样难读。后面两天又抽了点时间重构了几个版本,分离出来一个线程池、迭代器和import_records
。
清晰不少,但是迭代器被暴露了出来,需要import_records
调用一下判断当前任务是否给当前线程处理,类似协程的思路。
暴露有好有坏,但已基本满足日常使用,可以往一边先放放了。读读书、看看电影,不亦乐乎 :)。
import threading def task_pool(thread_num, task_fn): if thread_num <= 0 : raise ValueError threads = [] def gen_thread_checker(thread_id, step): base = 1 i = 0 def thread_checker(): nonlocal i i += 1 # print((thread_id,i,step, i < base or (i - base) % step != thread_id)) if i < base or (i - base) % step != thread_id: return False return True return thread_checker for x in range(0, thread_num): threads.append(threading.Thread(target=task_fn, args=(x,thread_num, gen_thread_checker(x, thread_num)))) # 启动所有线程 for t in threads: t.start() # 主线程中等待所有子线程退出 for t in threads: t.join()
import argparse import re import requests from openpyxl import load_workbook from requests import RequestException import myThread parser = argparse.ArgumentParser(description='美餐到店交易数据导入') parser.add_argument('--filename', '-f', help='美餐到店交易数据 .xlsx 文件路径', required=True) parser.add_argument('--thread_num', '-t', help='线程数量', default= 100, required=False) parser.add_argument('--debug', '-d', help='调试模式', default= 0, required=False) args = parser.parse_args() filename = args.filename thread_num = int(args.thread_num) debug = args.debug if debug: print((filename,thread_num,debug)) def add_meican_meal_record(data): pass def import_records(thread_id, thread_number, thread_checker): wb = load_workbook(filename=filename) ws = wb.active for row in ws: #------------------------------------------ if row[0].value is None: break if not thread_checker(): continue #------------------------------------------ if row[0].value == '日期' or row[0].value == '总计' or not re.findall('^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}$', row[0].value): continue else: date = str.replace(row[0].value,'-', '') order_id = row[3].value restaurant_name = row[5].value meal_plan_name = row[6].value meal_staffid = row[10].value identify = row[11].value add_meican_meal_record({ 'orderId':order_id, 'date': date, 'meal_plan_name':meal_plan_name, 'meal_staffid':meal_staffid, 'identify':identify, 'restaurant_name':restaurant_name }) myThread.task_pool(thread_num,import_records)
看完了这篇文章,相信你对“Python如何实现多线程处理任务”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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