python - 获取池 apply_async 返回太慢

问题描述

我正在尝试为 IQ Option 制作一个机器人。

我已经做到了，但是我一个一个地做了，比如，我必须打开 10 个机器人，这样我才能检查 10 对。

我整天都在尝试使用 ThreadPool、Threadings、map 和 starmap（我认为我没有尽可能好地使用它们）。

问题是：我正在检查过去 100 分钟的货币对（EURUSD、EURAUD ...）值。当我一个一个地做时，每个都需要 80 到 300 毫秒才能返回。我现在正在尝试以一种我可以同时做所有调用的方式来做到这一点，并在大约同一时间将它们的结果传递给它们各自的 var。

Atm 我的代码是这样的：

from iqoptionapi.stable_api import IQ_Option
from functools import partial
from multiprocessing.pool import ThreadPool as Pool
from time import *
from datetime import datetime, timedelta
import os
import sys
import dados #my login data
import config #atm is just payoutMinimo = 0.79

parAtivo = {}

class PAR:
    def __init__(self, par, velas):
        self.par = par
        self.velas = velas
        self.lucro = 0
        self.stoploss = 50000
        self.stopgain = 50000

def verificaAbertasPayoutMinimo(API, payoutMinimo):
    status = API.get_all_open_time()
    profits = API.get_all_profit()
    abertasPayoutMinimo = []

    for x in status['turbo']:        
        if status['turbo'][x]['open'] and profits[x]['turbo'] >= payoutMinimo:
            abertasPayoutMinimo.append(x)
    return abertasPayoutMinimo

def getVelas(API, par, tempoAN, segundos, numeroVelas):
    return API.get_candles(par, tempoAN*segundos, numeroVelas, time()+50)


def logVelas(velas, par):
    global parAtivo
    parAtivo[par] = PAR(par, velas)


def verificaVelas(API, abertasPayoutMinimo, tempoAN, segundos, numeroVelas):    
    pool = Pool()
    global parAtivo
    
    for par in abertasPayoutMinimo:
        print(f"Verificando par {par}")

        pool = Pool()

        if par not in parAtivo:
            callbackFunction = partial(logVelas, par=par)
            
            pool.apply_async(
                getVelas,
                args=(API, par, tempoAN, segundos, numeroVelas),
                callback=callbackFunction
            )
    
    pool.close()
    pool.join()

def main():
    tempoAN = 1
    segundos = 60
    numeroVelas = 20
    tempoUltimaVerificacao = datetime.now() - timedelta(days=99)
    global parAtivo
    
    conectado = False

    while not conectado:
        API = IQ_Option(dados.user, dados.pwd)
        API.connect()

        if API.check_connect():
            os.system("cls")
            print("Conectado com sucesso.")
            sleep(1)
            conectado = True
        else:
            print("Erro ao conectar.")
            sleep(1)
            conectado = False
    
    API.change_balance("PRACTICE")
    
    while True:
        if API.get_balance() < 2000:
            API.reset_practice_balance()

        if datetime.now() > tempoUltimaVerificacao + timedelta(minutes=5):
            abertasPayoutMinimo = verificaAbertasPayoutMinimo(API, config.payoutMinimo)
            tempoUltimaVerificacao = datetime.now()

        verificaVelas(API, abertasPayoutMinimo, tempoAN, segundos, numeroVelas)
        
        for item in parAtivo:
            print(parAtivo[item])

        break #execute only 1 time for testing
    

if __name__ == "__main__":
    main()

@edit1：只是补充了更多信息，实际上这就是现在的整个代码。

@edit2：当我这样打印时：

for item in parAtivo:
    print(parAtivo[item].velas[-1]['close']

我得到：

没错，问题是耗时太长，差不多 3 秒，就像我在没有 ThreadPool 的情况下所做的一样。

标签： pythonasynchronousthreadpoolpoolstarmap

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