Python多线程实现支付模拟请求过程解析

脚本专栏 2024/11/8 佚名

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思路：

　　队列使用说明：

　　　multiprocessing.Queue()#用于进程间通信，单主进程与子进程无法通信（使用进程池时尽量不要使用这个）
　　　multiprocessing.Manager().Queue()#用于主子进程通信，通过进程池（pool）创建的进程可以数据共享
　　　queue.Queue()#用于线程间通信，同一进程内的数据可以共享

　　1.从数据库里获取待支付的订单

　　2.将获取出来的数据添加至队列（queue.Queue()），并在函数中返回消息队列的长度

　　3.根据队列长度创建对应的线程数量

　　4.把创建的线程放在list

　　5.依次启动

　　6.最后等待主线程执行完结束，统计函数运行时长

代码如下

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 #查询记录条数
    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#验证token有效性
  def get_fwh_token_list(self):
    token_list=self.fwh_token.loadTokenList()
    return token_list

  @token_crm#验证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" #文件首行数据
      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:#文件写入
          str_DoWeChatNotifyInfo=str(fwh_order_id)+'\t'+str(fwh_order_sn)+'\t\n'
          file2.flush() #清除缓冲区
          file2.write(str_DoWeChatNotifyInfo)
        self.que.put(self.fwh_order_dict)#将数据添加至队列
    #关闭数据库连接
    # self.my_op.close_db_fwh()
    # self.my_op.close_db()
    return self.que.qsize()#返回队列数量

  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 '订单状态错误,非待支付订单' in response_wechat_success_huidiao['msg']:
        print(data_wechat_success_huidiao)
    else:
      print('待支付订单为空')

  def run_multithreading(self):#多线程
    threads = []#存放所有的线程
    nloops = list(range(self.testDoWeChatNotify()))#获取队列数量
    if len(nloops)>0:
      for i,k in zip(nloops,self.que.get().items()):#根据队列数量来创建线程
        t = Thread(target=self.asynchronousPay,args=(k[0],k[1]))
        threads.append(t)

      for s in nloops: # 开始多线程
        threads[s].start()

      for j in nloops: # 等待所有线程完成
        threads[j].join()
    else:
      print("队列数量为空")

if __name__=="__main__":
  start_time = time.time() # 计算程序开始时间
  wechfy=doWeChatNotify()
  wechfy.run_multithreading()#多线程
  print('程序耗时{:.2f}'.format(time.time() - start_time)) # 计算程序总耗时

总结：亲测运行时间还是会快很多，单线程支付100个订单四十几秒的样子，多线程运行不用join2.x秒，用join八秒的样子，还有很大的优化空间，因为运行时会创建100个线程

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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