我经常需要用Python与solr进行异步请求工作。这里有段代码阻塞在Solr http请求上, 直到第一个完成才会执行第二个请求,代码如下:
import requests #Search 1 solrResp = requests.get('http://mysolr.com/solr/statedecoded/search?q=law') for doc in solrResp.json()['response']['docs']: print doc['catch_line'] #Search 2 solrResp = requests.get('http://mysolr.com/solr/statedecoded/search?q=shoplifting') for doc in solrResp.json()['response']['docs']: print doc['catch_line']
(我们用Requests库进行http请求)
通过脚本把文档索引到Solr, 进而可以并行工作是很好的。我需要扩展我的工作,因此索引瓶颈是Solr,而不是网络请求。
不幸的是,当进行异步编程时python不像Javascript或Go那样方便。但是,gevent库能给我们带来些帮助。gevent底层用的是libevent库,构建于原生异步调用(select, poll等原始异步调用),libevent很好的协调很多低层的异步功能。
使用gevent很简单,让人纠结的一点就是thegevent.monkey.patch_all(), 为更好的与gevent的异步协作,它修补了很多标准库。听起来很恐怖,但是我还没有在使用这个补丁实现时遇到 问题。
事不宜迟,下面就是你如果用gevents来并行Solr请求:
import requests from gevent import monkey import gevent monkey.patch_all() class Searcher(object): """ Simple wrapper for doing a search and collecting the results """ def __init__(self, searchUrl): self.searchUrl = searchUrl def search(self): solrResp = requests.get(self.searchUrl) self.docs = solrResp.json()['response']['docs'] def searchMultiple(urls): """ Use gevent to execute the passed in urls; dump the results""" searchers = [Searcher(url) for url in urls] # Gather a handle for each task handles = [] for searcher in searchers: handles.append(gevent.spawn(searcher.search)) # Block until all work is done gevent.joinall(handles) # Dump the results for searcher in searchers: print "Search Results for %s" % searcher.searchUrl for doc in searcher.docs: print doc['catch_line'] searchUrls = ['http://mysolr.com/solr/statedecoded/search?q=law', 'http://mysolr.com/solr/statedecoded/search?q=shoplifting']
searchMultiple(searchUrls)
代码增加了,而且不如相同功能的Javascript代码简洁,但是它能完成相应的工作,代码的精髓是下面几行:
# Gather a handle for each task handles = [] for searcher in searchers: handles.append(gevent.spawn(searcher.search)) # Block until all work is done gevent.joinall(handles)
我们让gevent产生searcher.search, 我们可以对产生的任务进行操作,然后我们可以随意的等着所有产生的任务完成,最后导出结果。
差不多就这样子.如果你有任何想法请给我们留言。让我们知道我们如何能为你的Solr搜索应用提供帮助。

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作員,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

VSCode Windows 64位元 下載
微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!