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python之线程池map()方法传递多参数list

2023-03-15 16:12不能知道我是谁 Python

这篇文章主要介绍了python之线程池map()方法传递多参数list问题,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

线程池map()方法传递多参数list

之前通过threading.thread()进行了助力接口的多线程并发,但是这个针对并发数量较少的时候比较好用,如果并发数量多,除了线程包协程这种处理方式的情况下,我们还可以采用线程池的方法。

线程池的实现通俗讲就是把所有的任务放在了消息队列里,开启多个线程后执行线程,但线程执行结束后不会中断线程任务,会从消息队列内继续获取线程任务进行线程执行,这样线程池就比多线程操作节省了很多创建线程与关闭线程的步骤,节约大部分资源与时间。

线程池并发需要引入模块

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import concurrent.futures

ThreadPoolExecutor 内有两种线程池方法 map()与submit()今天先说map()方法

他的语法为

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with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
     res = pool.map(craw, uid_list)
     print(res)
  • map()内craw为方法名,这里方法命不带()
  • uid_list为方法参数,map()方法内需要传递list数据类型

先看一下整体代码

5000用户并发助力

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def test_case_09(self):
    """5000用户并发助力"""
    # 通过yaml配置文件封装方法 获取uid_list
    uid_list = YamlHandler(YamlThePath().number_new).get_uid_list()
    # add_ticket获取5000账号登陆状态
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        pool.map(AccountAccess().add_ticket, uid_list)
    # 5000账号线程池方法助力用户
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
        pool.map(PreheatMethod().help, [(uid, self.A, 1) for uid in uid_list])
    # 获取用户被助力次数
    response = PreheatMethod().init(self.A)
    print(f"当前用户被助力次数 :{response['data']['userInfo']['helpedCount']}次")

再来看一下两个接口的方法更好的感知一下

首先是获取登陆状态add_ticket

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def add_ticket(self, uid):
    """
    获取单独用户t票
    :param uid: 单独用户uid
    :return:
    """
    self.data['url'] = ApiAddress().get_ticket
    self.data['host'] = ApiAddress().host
    self.params['uid'] = str(uid)
    self.params['type'] = 0
    self.data['params'] = json.dumps(self.params)
    res = r().post(url=ApiAddress().ticket, data=self.data)
    print(f'获取t票结果:{uid}{res}')
    return uid

很简单的一个接口请求 入参只有一个uid,但是注意一下这里的uid不是list,他只是一个参数。

那么有的同学就会有疑问,map()内传递的方法参数是一个uid内容的list。

map()方法就是把你需要的参数存在list内,通过遍历的方式去请求你指定的接口。

这时候可能有的人又会问,因为我当时也是这么问自己的,如果一个方法内有多个参数,其中这些参数有的甚至都不是固定的内容怎么办。

咱们看一下另一个请求助力接口的方法

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def help(self, agrs):
    """
    助力用户
    :param agrs: uid:当前用户uid to_uid:助力用户uid count:助力次数
    :return:
    """
    uid, to_uid, count = agrs
    self.attrs['toUid'] = str(to_uid)
    self.attrs['count'] = count
    response = r().response(uid, self.code, "help", **self.attrs)
    logger.info(f'help response uid:{uid} to_uid:{to_uid}\n{response}')
    return response

没错,我们通过元组的方式传递到助力接口内,通过元组内的关键字位置分别给指定的元素赋值。

再线程池的代码内,我们通过列表推导式把uid_list内的参数便利到你指定好的元组内,当然这里如果是多个参数,也可以用字典,把字典便利key与value当作变化的参数,因为列表推导式给你返回的是list,所以我们把需要的参数放在元组内,元组放在列表内,这样就可以对多参数的方法使用map()线程池进行并发了。

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with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
            pool.map(PreheatMethod().help, [(uid, self.A, 1) for uid in uid_list])
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[(uid, self.A, 1) for uid in uid_list]

列表推导式获取后大概就是下方的list数据内容格式

python之线程池map()方法传递多参数list

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44861659/article/details/124422294

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