在 python 中同时调用 api

Question

我需要与 api 交谈以获取有关团队的信息。每个团队都有一个唯一的 ID。我用那个 id 调用 api，我得到了每支球队的球员名单（dicts 名单）。玩家的键之一是另一个 id，我可以用它来获取有关该玩家的更多信息。我可以捆绑所有这些 player_ids 并调用 api 以在一个 api 调用中获取每个玩家的所有附加信息。

我的问题是：我预计团队的数量会增加，可能会很大。还有，每支队伍的人数也可以增加。

同时对 api 进行这些 api 调用的最佳方法是什么？我可以使用 multiprocessing.dummy 中的 ThreadPool，我也看到 genvent 用于类似这样的事情。

对 api 的调用需要一些时间才能获得 return 值（每次批量 api 调用需要 1-2 秒）。

现在，我做的是：

for each team:
    get the list of players
    store the player_ids in a list
    get the player information for all the players (passing the list of player_ids)
assemble and process the information

如果我使用 ThreadPool，我可以执行以下操作：

create a ThreadPool of size x
result = pool.map(function_to_get_team_info, list of teams)
pool.close()
pool.join()
#process results

def function_to_get_team_info(team_id):
    players = api.call(team_id)
    player_info = get_players_information(players)
    return player_info

def get_players_information(players):
    player_ids = []
    for player in players:
        player_ids.append(player['id'])
    return get_all_player_stats(player_ids)

def get_all_player_stats(players_id):
    return api.call(players_id)

这会同时处理每个团队，并将所有信息组合到线程池结果中。

为了使其完全并发，我想我需要使我的 ThreadPool 的大小与团队的数量相同。但我不认为这可以很好地扩展。所以，我想知道我是否使用 gevent 来处理这些信息是否是更好的方法。

非常欢迎任何建议

Answer 1

一个解决方案是：

准备要执行的任务列表，在您的案例中是要处理的团队 ID 列表，
创建 N 个线程工作者的固定池，
每个工作线程从列表中弹出一个任务并处理该任务（下载团队数据），完成后弹出另一个任务，
当任务列表为空时，工作线程停止。

此解决方案可以使您免受特定团队的处理需要例如100个时间单位，当其他团队在1个时间单位处理（平均）。

您可以根据团队数量、平均团队处理时间、CPU 核心数量等调整线程工作者的数量。

扩展答案

这可以通过 Python multiprocessing.Pool:

来实现

from multiprocessing import Pool

def api_call(id):
    pass # call API for given id

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    p.map(api_call, [1, 2, 3])

在 python 中同时调用 api

calling an api concurrently in python

python

api

concurrency

threadpool

gevent