Python多線程實現支付模擬請求過程解析
思路:
隊列使用說明:
- multiprocessing.Queue()#用于進程間通信,單主進程與子進程無法通信(使用進程池時盡量不要使用這個)
- multiprocessing.Manager().Queue()#用于主子進程通信,通過進程池(pool)創(chuàng)建的進程可以數據共享
- queue.Queue()#用于線程間通信,同一進程內的數據可以共享
1.從數據庫里獲取待支付的訂單
2.將獲取出來的數據添加至隊列(queue.Queue()),并在函數中返回消息隊列的長度
3.根據隊列長度創(chuàng)建對應的線程數量
4.把創(chuàng)建的線程放在list
5.依次啟動
6.最后等待主線程執(zhí)行完結束,統(tǒng)計函數運行時長
代碼如下
import asyncio
import sys
from queue import Queue
sys.path.append("../")
from tool.__init__ import *
from tool.decorator_token import *
import time
from threading import Thread,Lock
class doWeChatNotify(BaseTest):
def __init__(self):
super().__init__()
self.limit_num=100 #查詢記錄條數
self.WeChatNotify_sql='''select order_id,order_sn from fw_order where `status`=0
and course_id=1569 ORDER BY create_time desc limit %d ;'''%(self.limit_num)
self.fwh_test_api=fwh_test_api
self.data = self.my_op.sql_operation_fwh(self.WeChatNotify_sql)
self.fwh_order_dict = {}
self.que = Queue()
@token_fwh#驗證token有效性
def get_fwh_token_list(self):
token_list=self.fwh_token.loadTokenList()
return token_list
@token_crm#驗證token有 def get_crm_token_list(self) token_list=self.token.loadTokenList()
return token_list
def testDoWeChatNotify(self):
DoWeChatNotify_file='../tokenFileAndtxtFiles'+'/'+"DoWeChatNotify_asynchronousPay.txt"
with open(DoWeChatNotify_file,'a',encoding='utf=-8') as file:
str_first="order_id\t"+"order_sn\t\n" #文件首行數據
file.write(str_first)
fwh_order_id_list, fwh_order_sn_list = [], []
if self.data!=():
for a in self.data:
fwh_order_id=a['order_id']
fwh_order_sn=a['order_sn']
self.fwh_order_dict[fwh_order_id]=fwh_order_sn
with open(DoWeChatNotify_file,'a',encoding='utf-8') as file2:#文件寫入
str_DoWeChatNotifyInfo=str(fwh_order_id)+'\t'+str(fwh_order_sn)+'\t\n'
file2.flush() #清除緩沖區(qū)
file2.write(str_DoWeChatNotifyInfo)
self.que.put(self.fwh_order_dict)#將數據添加至隊列
#關閉數據庫連接
# self.my_op.close_db_fwh()
# self.my_op.close_db()
return self.que.qsize()#返回隊列數量
def asynchronousPay(self,order_id,order_sn):
count=1
count_num=50
token_list=self.get_fwh_token_list()
if (self.data!=()):
headers_form_urlencoded['token']=token_list[0]
url_wechat_success_huidiao=self.fwh_test_api+'/index/Order/doWeChatNotify'
data_wechat_success_huidiao=self.data_to_str.requestDataToStr_firefoxAndChrome_fwh('''order_sn:{}
order_id:{}
meth_id:4
timestamp:157129653969
sign:0687b01b300b9e300d3996a9d2173f1380973e5a'''.format(order_sn,order_id))
request_wechat_success_huidiao=requests.post(url=url_wechat_success_huidiao,headers=headers_form_urlencoded,data=data_wechat_success_huidiao)
response_wechat_success_huidiao=request_wechat_success_huidiao.json()
if '訂單狀態(tài)錯誤,非待支付訂單' in response_wechat_success_huidiao['msg']:
print(data_wechat_success_huidiao)
else:
print('待支付訂單為空')
def run_multithreading(self):#多線程
threads = []#存放所有的線程
nloops = list(range(self.testDoWeChatNotify()))#獲取隊列數量
if len(nloops)>0:
for i,k in zip(nloops,self.que.get().items()):#根據隊列數量來創(chuàng)建線程
t = Thread(target=self.asynchronousPay,args=(k[0],k[1]))
threads.append(t)
for s in nloops: # 開始多線程
threads[s].start()
for j in nloops: # 等待所有線程完成
threads[j].join()
else:
print("隊列數量為空")
if __name__=="__main__":
start_time = time.time() # 計算程序開始時間
wechfy=doWeChatNotify()
wechfy.run_multithreading()#多線程
print('程序耗時{:.2f}'.format(time.time() - start_time)) # 計算程序總耗時
總結:親測運行時間還是會快很多,單線程支付100個訂單四十幾秒的樣子,多線程運行不用join2.x秒,用join八秒的樣子,還有很大的優(yōu)化空間,因為運行時會創(chuàng)建100個線程
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