Python Оптимальный способ вызова сотен тысяч вызовов Http с aiohttp - PullRequest
Новая
       35

Python Оптимальный способ вызова сотен тысяч вызовов Http с aiohttp

0 голосов
/ 06 ноября 2019

У меня проблемы с производительностью при запросе BigQuery и выполнении http-вызовов для каждой строки в ответе BigQuery.

Я пытался выполнять вызовы как можно быстрее, используя aiohttp, но этобыло бы полезно использовать несколько ядер.

В настоящее время я последовательно извлекаю данные из BigQuery.

Это то, на что похож код. 

def generate(rows):
    for row in rows:
        yield json.dumps(dict(row), default=lambda x: str(x))

async def get(url, row, dag_run_id, bucket):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(url,
                                params={'bucket': bucket,
                                        'dag_run_id': dag_run_id},
                                json=row) as response:
            return await response.read()

rows = bq.query(f'select * from table')
gen = generate(rows)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*[get(url, row, dag_run_id, staging_bucket) for row in gen]))

Я ожидаю, что смогу использовать ресурсы для решения этой проблемы, чтобы улучшить скорость.

Фактические результаты более узкие из-за того, что не используется столько ядер.

...