在Python的gevent框架下执行异步的Solr查询的教程
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。

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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

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PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

Visual Studioコード(VSCODE)でコードを作成するのはシンプルで使いやすいです。 VSCODEをインストールし、プロジェクトの作成、言語の選択、ファイルの作成、コードの書き込み、保存して実行します。 VSCODEの利点には、クロスプラットフォーム、フリーおよびオープンソース、強力な機能、リッチエクステンション、軽量で高速が含まれます。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
