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今天在做一个小任务,需要调用阿里云的图像识别接口,对 62662 张照片进行场景识别,并将结果写到本地的 csv 文件中。
因为任务很简单,没想很多就开始码。自从有了 async/await 之后,已经很久不写 callback 了,所以上手就写成这样:
本文所有代码均有简化,只保留关键过程
async fetchSceneTags(imagePath) { try { const result = await callAliyunAPI(imagePath); return result.errno === 0 "htmlcode">fetchSceneTagsAsync(imagePath, callback) { callAliyunAPI(imagePath) .then(result => { const tags = result.errno === 0 "htmlcode">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); }重新启动服务,观察了一下,大约每分钟处理 568 张图片,速度提升约 4 倍。
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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更新日志
2025年01月03日
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