Python 使用线程池分批执行设置等待时间

实现的效果

按照自定义的每批执行的任务数，进行线程执行和等待

执行完一批线程后，等待指定的时间后再执行

对于线程内的每个任务是无法单独设置时间的，因为线程的作用是将所有任务先创建，然后并行执行，所以通过这种方式，使其每批等待，降低请求的频率

代码演示

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
 
 
# 创建线程任务
def create_tasks(batch_size=10):
    result_data_list = []
    sku_data_list = ["存放数据的列表"]
    for i in range(0, len(sku_data_list), batch_size):
        all_tasks = []
        split_list = sku_data_list[i:i + batch_size]
        execute = ThreadPoolExecutor(batch_size)
        for split in split_list:
            all_tasks.append(execute.submit(get_data, split))
        
        # 获取线程的返回结果
        for future in as_completed(all_tasks):
            result_data = future.result()
            result_data_list.append(result_data)
        execute.shutdown(wait=True)  # 等待当前批次的线程任务全部完成
        time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 设置每批的等待时间
 
    return result_data_list
 
 
# 获取每一个数据
def get_data(sku):
    handle_data = "处理后的数据"
    return handle_data
 
 
# 程序入口
if __name__ == '__main__':
    batch = 10  # 每批任务的数量
    get_data_list = create_tasks()