今天在做一個小任務(wù)，需要調(diào)用阿里云的圖像識別接口，對 62662 張照片進(jìn)行場景識別，并將結(jié)果寫到本地的 csv 文件中。
因為任務(wù)很簡單，沒想很多就開始碼。自從有了 async/await 之后，已經(jīng)很久不寫 callback 了，所以上手就寫成這樣：
本文所有代碼均有簡化，只保留關(guān)鍵過程
async fetchSceneTags(imagePath) { try { const result = await callAliyunAPI(imagePath); return result.errno === 0 ? result.tags : []; } catch(error) { return []; }}async function writeScene(paths) { for (let i = 0, len = paths.length; i < len; i++) { await tags = fetchSceneTags(paths[i]) writeToFile(tags); writeStdout(`${i} / ${len}`); }}function start() { const paths = loadPaths(); writeScene(paths);}運行起來以后沒問題就放著忙別的去了。過了差不多 2 小時回來一看，才跑了 17180 張圖，每分鐘 144 張。這才意識到同步速度太慢了，于是停掉進(jìn)程，將代碼改成下面這樣：
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) { callAliyunAPI(imagePath) .then(result => { const tags = result.errno === 0 ? result.tags : []; callback(tags); }) .catch(error => callback([]));}function writeSceneAsync(paths) { const callback = tags => { await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i]) writeToFile(tags); } paths.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback));}function start() { const paths = loadPaths(); writeSceneAsync(paths);}跑了一下，直接停擺了。嗯，不能一下把請求全發(fā)出去，加一個 Throttle：
fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) { callAliyunAPI(imagePath) .then(result => { const tags = result.errno === 0 ? result.tags : []; callback(tags); }) .catch(error => callback([]));}function throttle(paths, callback) { if(paths.length === 0) return; const sub = paths.splice(0, 10); sub.forEach(path => fetchSceneTagsAsync(path, callback)); setTimeout(() => throttle(paths, callback), 1000)}function writeSceneAsync(paths) { const callback = tags => { await tags = fetchSceneTagsAsync(paths[i]) writeToFile(tags); } throttle(paths, callback)}function start() { const paths = loadPaths(); writeSceneAsync(paths);}重新啟動服務(wù)，觀察了一下，大約每分鐘處理 568 張圖片，速度提升約 4 倍。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持武林網(wǎng)。
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