Python 以每秒n个请求的速率执行命令

我希望以每秒调用量的可变速率执行方法调用

n

等于我希望在一秒钟内执行的调用量。（我需要几毫秒的睡眠时间，而不是几秒钟的睡眠时间。） 我是这样做的：

While True:
    method()
    time.sleep(1/n)

---

现在我想知道您是否知道一种更优雅、更高效的方法，或者这已经很好了？

我认为这将是最有效的方法，因为您可以分配多个任务并创建新线程，而不会使内存紧张

import threading
n=3
def do_task():
  threading.Timer(1/n, do_task).start()
  print ("done")

do_task()

---

如果您的方法只是一个单独的后台任务，那么它与您的逻辑的其他部分没有太多交互，例如，该任务只是尝试从web获取一些东西。然后你可以使用，但是如果你的程序里面有一个函数不那么容易分离，那么就绕过我的答案

例如，在一秒钟内执行求和函数10次

任务。py

from celery import Celery

app = Celery('tasks',
             broker='redis://localhost',
             backend='redis://localhost')

@app.on_after_configure.connect
def setup_periodic_tasks(sender, **kwargs):
    # Calls add(1, 2) every 1/n seconds, here, n=10
    sender.add_periodic_task(0.1, add.s(1, 2), name='add every 1/n seconds')

@app.task
def add(x, y):
    print("running...", x, y)
    return x + y

如何使用？

首先安装redis和芹菜

文件位于

tasks.py

文件夹中

在终端1中执行：

cellery-A tasks worker--loglevel=info

在termial 2中执行：

芹菜-A任务节拍--loglevel=info

---

然后，函数

add

将每0.1秒运行一次。

我不会说它不优雅，它是错误的：假设你的方法需要0.1秒，你想让它每秒运行10次，然后它只运行5次，这是错误的。在其他编程语言中，有

Timer

类，它们提供了在每次达到某个时间限制时启动方法的机会。我建议您采用这种方法。但在这种情况下，我不能确定处理器是否能以我希望的速度执行命令行。对于像

n=30

每秒呼叫这样的小速率，可能存在处理器无法跟踪的队列。虽然我只使用

time.sleep

-方法，但只有一个线程，我可以确保处理器可以以我想要的速率运行：