推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 1453 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
比如识别图片有三个步骤，分为三个网络请求
第一个请求接口是上传图片，返回 uuid
第二个请求接口是根据 uuid 获取图像识别的结果
第三个请求接口根据 uuid 删除服务端的图片
此时如果本地有 10000 张需要批量识别的图片，应该如何提高整个过程的效率呢？
使用 aiohttp 写三个请求方法依次完成三个请求接口算可行的方案吗？
 |
1
warcraft1236 2020-12-03 16:18:28 +08:00
比较简单的：协程或者多线程读取图片，然后同步去依次请求三个接口
稍微麻烦一点：利用队列，生产者将图片往一个队列里边丢，消费者消费队列，然后请求传图片的接口，拿到 uuid 之后丢到另一个队列里边，然后这个队列的消费者消费，根据 uuid 获取图片结果，然后丢到另一个队列里边，然后消费者消费，去删除图片 |
 |
2
est 2020-12-03 16:18:35 +08:00
要效率就一个接口搞定所有事情
要 KPI 就建 1000 个接口 |
 |
3
Zhuzhuchenyan 2020-12-03 16:26:14 +08:00
个人感觉有两种方案，
第一种是 async.gather(所有上传图片请求) async.gather(所有图像识别请求) async.gather(所有图像删除请求) 适合图片上传时间差别不大，服务端能存下这么多图片，以及图片识别时间差别不大的情况 第二种是定义一个函数 async job(image): await 上传图片 await 图像识别 await 图像删除 然后 async.gather(所有的 job) 我的话应该会选择第二种吧，总体的执行时间理论上是一样的 |
|
4
Zhuzhuchenyan 2020-12-03 16:28:07 +08:00
哦补充下，如果根据 UUID 获取识别结果有可能是等待中（ PENDING ）的话，那只能走第二种方案添加一个定时轮询了。
|
 |
5
jdhao 2020-12-03 16:28:21 +08:00
每张图片这三个请求是有先后顺序吧，1 -> 2 -> 3，10000 张图片是相互独立的，可以搞个多线程，每个线程处理一张图片。
|
 |
6
xiaoqiao24 2020-12-03 16:47:02 +08:00
我觉得用队列比较好，第一个接口可以多线程（协程）一次处理 100 张图片，处理完的丢到 A 队列中
第二个接口多线程（协程）读取 A 队列的 uuid，图像识别的结果丢到 B 队列 第三个接口多线程（协程）读取 B 队列的结果，然后删除服务端的图片 这样就同步进行，10000 张图片很快就能搞定 |
 |
7
hq 2020-12-04 08:49:20 +08:00
我出个 Serverless 方案：
1. 创建一个对象存储 bucket，比如 OSS 2. 写一个图像识别函数，创建 trigger，关联 1 中的 bucket 3. 调用 OSS 上传图片，上传时设置 TTL 为 1 小时，过期图片自动删除 4. 下载识别结果到本地 可以看看这个示例： https://help.aliyun.com/document_detail/74761.html |
 |
8
black11black 2020-12-05 18:52:53 +08:00 via Android
一定要分步骤就不可避免的有状态了吧，要不然接数据库把状态转移出去，要不然合并消除状态本身，有状态没法部署啊
|
Select Language