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。

标签:
Node.js,异步处理速度,Node.js,异步任务速度

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