import requests import re import json import os session = requests.session() def fetch_url(url): return session.get(url).content.decode('gbk') def get_doc_id(url): # print(re.findall('view/(.*).html', url)[0]) return re.findall('view/(.*).html', url)[0]

<think>好的，用户想优化Python代码，调用高德地图API获取充电桩信息，并用游标法分页处理。首先，我需要理解游标分页的原理。游标分页通常通过一个标识来记录当前位置，每次请求携带这个标识获取下一页数据，直到没有更多数据为止。这可能和高德地图API的分页机制有关，需要查看API文档确认。 接下来，用户提到使用游标方法处理分页。常见的高德地图API分页可能有两种方式：传统的页码分页或者基于游标的分页。假设用户指的是后者，但需要确认。比如，高德的POI搜索API可能使用page和offset参数，但游标分页可能需要用特定的标记，比如返回的next_cursor字段。可能需要查阅高德API文档，看是否有类似的设计。 然后，用户希望优化代码效率和可读性。优化效率可能包括减少不必要的请求、使用异步IO、合理处理异常等。可读性方面，需要将代码模块化，比如分离API请求、分页处理、数据解析等部分，使用函数或类来组织代码。 接下来，考虑Python中常用的HTTP库，比如requests，或者异步的aiohttp。但用户可能已经用到了requests，所以需要检查现有代码的结构。例如，是否在循环中重复发送请求，是否处理了网络错误，是否有重试机制等。 然后，关于游标法的实现，可能需要维护一个游标变量，初始值可能是空或者0，每次请求后更新游标，直到返回的游标为空或达到最大页数。需要确保循环终止条件正确，避免无限请求。 另外，数据解析部分可能需要优化，比如使用字典解析或Pandas来处理返回的JSON数据，提高处理速度。同时，错误处理也很重要，比如处理API的速率限制、网络超时等，可能需要添加retry装饰器或backoff策略。 还有，用户的参考引用提到了PostgreSQL的游标使用，但这里的问题是关于API分页的游标，可能只是分页方式的类比，所以需要明确高德API的具体分页参数。比如，假设高德的分页参数是page和size，但用户希望用游标来管理，可能需要自己维护page变量，每次递增，直到数据返回为空。 另外，用户提到充电桩信息，高德地图的POI搜索API中，充电桩可能属于特定类别，比如类别编码为010116，需要确认参数是否正确。此外，API的key需要正确传递，并且处理可能出现的权限错误或配额不足的情况。 代码结构方面，可以将API请求封装成一个函数，接受游标或页码参数，返回数据和下一个游标。主循环中不断调用这个函数，直到没有更多数据。同时，使用生成器或列表来收集所有数据，避免内存溢出，特别是数据量大的时候可能需要分批处理。 测试和日志记录也是优化的一部分，添加适当的日志输出，帮助调试和监控请求状态。此外，设置合理的超时时间和间隔，避免对API服务器造成过大压力，同时遵守高德的使用条款。 最后，代码的可读性可以通过添加注释、使用有意义的变量名、遵循PEP8规范来提高。例如，将URL和参数构造部分清晰分开，使用字典来管理参数，方便维护和修改。</think>以下是优化Python代码调用高德地图API获取充电桩信息，并采用游标分页处理的实现方案： ### 一、分页优化实现步骤 1. **封装API请求函数** ```python import requests from typing import Dict, Optional def fetch_charging_piles(api_key: str, cursor: Optional[str] = None) -> tuple: """高德API游标分页请求封装""" base_url = "https://restapi.amap.com/v5/place/text" params = { "key": api_key, "keywords": "充电站", "types": "010116", # 充电桩类别编码 "page_size": 50, # 最大允许值 "page_num": cursor or "1" # 游标初始值 } try: resp = requests.get(base_url, params=params, timeout=10) resp.raise_for_status() data = resp.json() next_cursor = data.get("poi_next_cursor", None) return data.get("pois", []), next_cursor except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API请求失败: {str(e)}") return [], None ``` 2. **游标分页控制逻辑** ```python def get_all_charging_piles(api_key: str, max_pages: int = 100) -> list: """游标分页数据采集""" all_data = [] cursor = None # 初始游标 page_count = 0 while page_count < max_pages: data, next_cursor = fetch_charging_piles(api_key, cursor) all_data.extend(data) if not next_cursor or next_cursor == "0": break cursor = next_cursor page_count += 1 # 遵守API调用频率限制 time.sleep(0.5) return all_data ``` ### 二、关键优化点说明 1. **类型提示增强可读性** 使用`typing`模块明确函数参数和返回值类型，提升代码可维护性 2. **异常处理机制** - 网络请求超时设置`timeout=10` - 响应状态码检查`resp.raise_for_status()` - 错误日志记录机制 3. **分页控制优化** - 通过`poi_next_cursor`字段实现游标传递 - 设置`max_pages`防止无限循环 - 添加`time.sleep`遵守API调用频率限制[^1] 4. **参数可配置化** ```python DEFAULT_PARAMS = { "keywords": "充电站", "types": "010116", "page_size": 50 } ``` ### 三、数据存储优化建议 ```python # 使用上下文管理器确保数据库连接安全 import psycopg2 from config import DB_CONFIG def save_to_postgresql(data: list): """使用PostgreSQL游标批量插入""" with psycopg2.connect(**DB_CONFIG) as conn: with conn.cursor() as cur: sql = """INSERT INTO charging_piles (id,name,address,location) VALUES (%s,%s,%s,ST_PointFromText(%s))""" batch_data = [ (p["id"], p["name"], p["address"], f'POINT({p["location"]})') for p in data ] cur.executemany(sql, batch_data) conn.commit() ``` ### 四、性能优化技巧 1. **异步请求加速** ```python import aiohttp import asyncio async def async_fetch(session, params): async with session.get(API_URL, params=params) as resp: return await resp.json() ``` 2. **连接池复用** ```python from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retry = Retry(total=3, backoff_factor=0.5) session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retry)) ``` 3. **内存优化** ```python # 使用生成器分批处理 def batch_processor(data_iter, batch_size=100): batch = [] for item in data_iter: batch.append(item) if len(batch) >= batch_size: yield batch batch = [] if batch: yield batch ``` ### 五、错误处理最佳实践 ```python class RetryableError(Exception): """可重试异常基类""" def handle_api_errors(func): """错误重试装饰器""" def wrapper(*args, **kwargs): retries = 3 for _ in range(retries): try: return func(*args, **kwargs) except RetryableError as e: print(f"重试中...{str(e)}") time.sleep(2**retries) raise Exception("超过最大重试次数") return wrapper ```

<think>嗯，用户问的是如何优化基于Aliyun SDK和Prometheus的Python脚本来监控代金券余额和过期时间。首先，我需要回忆一下Aliyun SDK的相关知识，特别是和费用中心相关的API。用户可能已经有一个基础脚本，但希望优化它，可能涉及到效率、可维护性或者监控的实时性等方面。 首先，性能优化方面，用户可能遇到了脚本运行缓慢的问题。这时候，可以考虑异步请求，因为Aliyun SDK可能支持异步调用，或者使用多线程/协程来并发获取多个代金券的信息，而不是逐个处理。例如，使用concurrent.futures的ThreadPoolExecutor来并行处理多个API请求，减少总的等待时间。 然后是错误处理和重试机制。网络请求容易出错，尤其是云服务API，可能需要加入重试逻辑，比如使用retrying库，在遇到特定异常时自动重试几次，避免因为临时问题导致监控中断。同时，详细的错误日志记录也很重要，方便后续排查问题。 代码结构方面，用户可能希望模块化，把配置、API调用、数据处理、Prometheus集成分开，比如用类来封装，这样代码更清晰，也方便后续维护和扩展。例如，将Aliyun的客户端初始化放在一个单独的模块或类中，配置信息使用配置文件或环境变量管理，而不是硬编码在脚本里。 资源释放和连接管理也不能忽视，特别是当脚本需要频繁调用API时，确保及时关闭连接，避免资源泄漏。可能需要检查SDK的文档，看看是否有需要显式关闭的资源，比如会话或HTTP连接。 指标类型的选择，Prometheus的Gauge适合表示当前值，比如余额和剩余天数。但用户可能需要更详细的指标，比如区分不同代金券的状态，或者添加标签来标识代金券的类型、过期时间等元数据。此外，记录上次成功抓取的时间戳也是一个好习惯，可以用Info类型的指标来存储元数据。 异常监控方面，除了基本的指标，可以添加一个专门记录失败的计数器，这样在Prometheus中可以监控脚本自身的健康状态，比如每次失败时递增，方便设置警报。 定时任务管理方面，可能需要使用APScheduler这样的库来精确控制脚本的执行周期，避免使用简单的time.sleep导致时间漂移。同时，确保脚本作为守护进程运行时，能够正确处理信号，比如优雅退出。 安全方面，用户的AK信息可能需要加密存储，比如从环境变量读取而不是明文写在配置文件中。此外，使用RAM账号并限制最小权限，避免AK泄露造成安全风险。 文档和注释部分，完善的注释和示例配置文件能帮助用户和后续维护者理解脚本的结构和配置方法，特别是参数说明和部署步骤。 最后，用户可能还希望集成到现有的监控系统中，比如Grafana展示，或者设置警报规则，当余额低于阈值或即将过期时触发通知。这部分可以作为优化后的扩展建议。 现在需要把这些点组织起来，形成一个结构化的回答，确保覆盖各个优化方面，同时给出具体的代码示例，比如异步处理、错误重试、Prometheus指标的设置等。还要注意引用可能相关的资料，比如Aliyun SDK文档中的最佳实践，或者Prometheus客户端库的使用方法。</think># 基于Aliyun SDK和Prometheus的代金券监控脚本优化指南 ### 一、核心优化方向 1. **异步请求优化** - 使用`concurrent.futures`实现并发查询 - 采用aiohttp替代requests库（需SDK支持异步） ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def fetch_vouchers(): with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: futures = [executor.submit(get_voucher_detail, voucher_id) for voucher_id in voucher_list] results = [f.result() for f in as_completed(futures)] ``` 2. **智能重试机制** - 添加指数退避重试策略 - 关键代码示例： ```python from retrying import retry @retry(stop_max_attempt_number=3, wait_exponential_multiplier=1000) def query_ali_api(params): response = client.do_action_with_exception(action) return response ``` ### 二、架构改进方案 1. **模块化设计** ```text ├── config_loader.py # 配置管理 ├── aliyun_client.py # SDK客户端封装 ├── voucher_monitor.py # 核心逻辑 └── prometheus_exporter.py # 指标暴露 ``` 2. **Prometheus指标增强** ```python from prometheus_client import Gauge, Info GAUGE_BALANCE = Gauge('aliyun_voucher_balance', 'Current voucher balance', ['voucher_id']) INFO_EXPIRE = Info('aliyun_voucher_expiry', 'Expiration metadata', ['voucher_id']) ``` ### 三、关键优化措施 1. **连接池管理** - 初始化时配置HTTPAdapter ```python from requests.adapters import HTTPAdapter session.mount('https://', HTTPAdapter(pool_connections=10, pool_maxsize=20)) ``` 2. **指标缓存机制** - 添加本地缓存避免数据断层 ```python from cachetools import TTLCache voucher_cache = TTLCache(maxsize=50, ttl=300) ``` 3. **安全增强方案** - 通过环境变量获取密钥 ```python import os access_key = os.environ['ALIYUN_AK'] ``` ### 四、部署建议 1. **容器化配置示例** ```dockerfile FROM python:3.9-slim COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt ENV ALIYUN_AK=${AK_SECRET} CMD ["python", "/app/main.py"] ``` 2. **监控告警规则示例** ```yaml groups: - name: voucher-alert rules: - alert: VoucherExpiringSoon expr: aliyun_voucher_expiry_days < 7 labels: severity: warning ``` ### 五、扩展优化建议 1. 添加OpenTelemetry集成实现分布式追踪 2. 采用Pandas进行时序数据分析 3. 对接Grafana生成可视化看板 [^1]: 阿里云费用中心API文档 [^2]: Prometheus客户端最佳实践文档