Python之线程池设计实战

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 time

def 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', data=data)
    return response.json()

def write_to_excel(result, save_path):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    row = 1
    for r in result:
        ws.cell(row=row, column=1, value=r['data'])
        ws.cell(row=row, column=2, value=r['result'])
        row += 1
    wb.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_workers=20) 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Excel
    write_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。

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