Python多线程实现支付模拟请求过程解析

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我们。

(0)

相关推荐

  • python支付宝支付示例详解

    本文实例为大家分享了python支付宝支付示例代码,供大家参考,具体内容如下 项目演示: 1.输入金额 2.扫码支付: 3.支付完成: 一.注册账号 https://openhome.alipay.com/platform/appDaily.htm?tab=info 二.设置应用公钥 三.代码实现 1.项目结构: 2.把生成的     应用私钥     和    支付宝的公钥       放入keys目录下: 注意: 支付宝公钥 商户私钥 --- 配置商户应用私钥--copy到key目录下 --

  • 利用Python开发微信支付的注意事项

    前言 微信支付是由微信及财付通联合推出的移动支付创新产品.如今,随着微信支付的全面开放,相关需求也越来越多,很多开发人员进行微信支付开发及商家申请微信支付时,面临着诸多疑惑. 要想开发顺利进行,首先要对业务流程有个清晰的认识.这里以微信公众号支付为例,因此也借用微信支付官方文档中的业务流程图: 接下来来关注几个开发过程中的关键点,包括: 1.生成商户订单与调用统一下单 API 2.微信服务器交互的数据格式 3.公众号支付下网页内通过 JS-API 调起支付 4.异步通知商户支付结果(回调) 一.

  • Python使用微信SDK实现的微信支付功能示例

    本文实例讲述了Python使用微信SDK实现的微信支付功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近一段时间一直在搞微信平台开发,v3.37版本微信支付接口变化贼大,所以就看着php的demo移植为Python版,为了保持一致,所以接口方法基本都没有变,这样的好处就是不用写demo了,看着微信官方的demo照葫芦画瓢就可以了. 代码放到github下载地址:https://github.com/Skycrab/wzhifuSDK 还可以点击此处本站下载. 我主要测试了JsApi调用方式,其它的调用

  • python实现支付宝转账接口

    由于工作需要使用python开发一个自动转账接口,记录一下开发过程. 首先需要在蚂蚁金服上申请开通开发者账户,有了开发者账户就可以使用沙箱进行开发了. 在开发之前我们需要在沙箱应用中填写密钥,密钥的获取可以使用阿里提供的工具包自动生成. 前期准备工作完成了,接下来是编写代码部分.主要用到了python-alipay-sdk库,使用pip安装即可,如果安装的过程中遇到问题推荐使用Anaconda(crypto这个库安装了我好久没成功,最后换成Anaconda环境了) from datetime i

  • 详解基于python-django框架的支付宝支付案例

    一. 开发前的准备 1. 必须了解的知识 SDK:软件开发工具包,可以为开发者提供快速开发的工具 沙箱环境:也就是测试环境 支付宝支付金额的精度:小数点后两位(面试) 支付宝用的什么加密方式:RSA 2. 沙箱环境的配置 ① 登录支付宝开放平台 https://auth.alipay.com/login/ant_sso_index.htm?goto=https%3A%2F%2Fopen.alipay.com%2Fplatform%2Fhome.htm ② 进入管理中心后选择研[研发服务] ③ 生

  • python调用支付宝支付接口流程

    项目演示: 一.输入金额 二.跳转到支付宝付款 三.支付成功 四.跳转回自己网站 在使用支付宝接口的前期准备: 1.支付宝公钥 2.应用公钥 3.应用私钥 4.APPID 5.Django 1.11.11 环境 1234均由阿里开放平台生成 如果你不是商户或者你只是想测试,阿里提供了沙箱环境供测试 沙箱环境下的商户账号和用户账号.支付宝app都是沙箱版的,不能用实际账号 这时候我们需要去阿里开放平台去生成一些1234参数 注册网址: https://openhome.alipay.com/pla

  • python实现银联支付和支付宝支付接入

    本文实例为大家分享了python银联支付和支付宝支付接入的具体代码,供大家参考,具体内容如下 前置条件:需要安装Python的OpenSSL模块,我使用的版本是16.1.0,可以使用pip install pyopenssl来安装 一.支付宝支付 1. 使用RSA公钥加密系统进行签名和签名验证,需要自己生成一个RSA私钥和对应的一个RSA公钥(在Linux下可以使用ssh-keygen命令来生成),公钥需要上传至支付宝,供支付宝对开发者发送的请求做签名验证使用:而同时支付宝会提供一个RSA公钥给

  • Python实现微信小程序支付功能

    正文 由于最近自己在做小程序的支付,就在这里简单介绍一下讲一下用python做小程序支付这个流程.当然在进行开发之前还是建议读一下具体的流程,清楚支付的过程. 1.支付交互流程 当然具体的参数配置可以参考官方文档https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/wxa/wxa_api.php?chapter=7_3&index=1 2.获取openid(微信用户标识) import requests from config import APPID, SECRET c

  • Python实现的微信支付方式总结【三种方式】

    本文实例讲述了Python实现的微信支付方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.准备环境 1.要有微信公众号,商户平台账号 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/index.html 2.支持的支付方式有 3.备案域名 选择扫码支付,如果使用模式二则不需要域名,只需要可访问的ip地址就行. 4.建一个Django项目. 一.扫码支付 点击"扫码支付"按官方文档配置好回调url(具体如何配置看官网) 先从公众号上获取APP_ID,APP_SEC

  • Python多线程实现支付模拟请求过程解析

    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

  • Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

    本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容,具体介绍如下. 线程是一个进程的实体,是由表示程序运行状态的寄存器(如程序计数器.栈指针)以及堆栈组成,它是比进程更小的单位. 线程是程序中的一个执行流.一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的数据所形成的.因此,线程被认为是以CPU为主体的行为. 线程不包含进程地址空间中的代码和数据,线程是计算过程在某一时刻的状态.所以,系统在产生一个线程或各个线程之间切换时,负担要比进程小得多. 线程是一

  • Python使用微信接入图灵机器人过程解析

    这篇文章主要介绍了Python使用微信接入图灵机器人过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.wxpy库介绍 wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展. 文档地址: https://wxpy.readthedocs.io 从 PYPI 官方源下载安装 pip install -U wxpy 2.图灵机器人 首先注册一个账号:http://www.turingapi.com/

  • python多线程实现代码(模拟银行服务操作流程)

    1.模拟银行服务完成程序代码 目前,在以银行营业大厅为代表的窗口行业中大量使用排队(叫号)系统,该系统完全模拟了人群排队全过程,通过取票进队.排队等待.叫号服务等功能,代替了人们站队的辛苦. 排队叫号软件的具体操作流程为: 顾客取服务序号 当顾客抵达服务大厅时,前往放置在入口处旁的取号机,并按一下其上的相应服务按钮,取号机会自动打印出一张服务单.单上显示服务号及该服务号前面正在等待服务的人数. 服务员工呼叫顾客 服务员工只需按一下其柜台上呼叫器的相应按钮,则顾客的服务号就会按顺序的显示在显示屏上

  • Python socket模块ftp传输文件过程解析

    这篇文章主要介绍了Python socket模块ftp传输文件过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 使用环境:python3,window环境,需要在头部声明# -*- coding:utf-8 -*- 实现功能: 将sever端所处文件夹的文件,传输到client端所处的文件夹中. 并且通过md5检测是否出错. 客户端命令的形式是: get 文件名 client处的新文件是 文件名.new ftp_sever.py impo

  • python redis 批量设置过期key过程解析

    这篇文章主要介绍了python redis 批量设置过期key过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在使用 Redis.Codis 时,我们经常需要做一些批量操作,通过连接数据库批量对 key 进行操作: 关于未过期: 1.常有大批量的key未设置过期,导致内存一直暴增 2.rd需求 扫描出这些key,rd自己处理过期(一般dba不介入数据的修改) 3.dba 批量设置过期时间,(一般测试可以直接批量设置,线上谨慎操作) 通过

  • Python散点图与折线图绘制过程解析

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv

  • python Opencv计算图像相似度过程解析

    这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品.

  • python实现百度OCR图片识别过程解析

    这篇文章主要介绍了python实现百度OCR图片识别过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import base64 import requests class CodeDemo: def __init__(self,AK,SK,code_url,img_path): self.AK=AK self.SK=SK self.code_url=code_url self.img_path=img_path self.ac

  • Python自定义计算时间过滤器实现过程解析

    这篇文章主要介绍了Python自定义计算时间过滤器实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在写自定义的过滤器时,因为django.template.Library.filter()本身可以作为一个装饰器,所以可以使用: register = django.template.Library() @register.filter 代替 register.filter("过滤器名","函数名") 如果

随机推荐