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