分享一个解决 EF 性能低的思路,通过 Python 访问心跳侦测 API 保持 EF 在线

简介: 分享一个解决 EF 性能低的思路,通过 Python 访问心跳侦测 API 保持 EF 在线

前言

.NET FrameWork EF(Entity Framework)是一个很优秀的 ORM 框架,对于提高工作效率很有帮助,但由于底层原因,在程序启动时,EF 需要初始化和加载模型及其对应的数据库元数据等等,涉及到数据库连接、元数据的加载等过程,导致启动时间较长,让很多程序员对于使用 EF 望而却步,今天分享解决 EF 初始启动慢的一个思路,即通过 Python 访问心跳侦测 API 保持 EF 在线,以避免这个问题,来看看具体是怎么实现的吧?

Step By Step 步骤

  1. 创建一个心跳侦测 API
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Web.Http;
namespace EFSample.Controllers
{
  /// <summary>
  /// 心跳侦测 API
  /// 第三方程序如 Python 呼叫此 API,保持 EF 连接,提升性能
  /// </summary>
  [Route("keepalive")]
  [AllowAnonymous]
  public class KeepAliveController : Controller
  {
    public IHttpActionResult Index()
    {
      // 1. 连接 EF 请求一个数据量少的表数据
      // ......
      // 2. 返回
      return ok();
    }
  }
}

说明:
EF 请求可以找一个数据量少的表,对于进行 count 操作

2.编写 Python 方法,访问心跳侦测 API

import threading
import requests
import datetime
import schedule
import time
import ctypes
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
# 服务器跑,请安装schedule,requests模块
# 正式环境请更换主机地址
host = 'http://192.168.1.126:8083'
# 保持活跃
def KeepAlive():
  time.sleep(2)
  requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)
  r = requests.get(host+'/keepalive',verify=False)
  print('keepalive:test'+r.text)
 
# 不同数据分开线程
def run_threaded(job_func):
   job_thread = threading.Thread(target=job_func)
   job_thread.start()
# 保持活跃
schedule.every(5).minutes.do(run_threaded,KeepAlive)
 
ctypes.windll.user32.ShowWindow( ctypes.windll.kernel32.GetConsoleWindow(), 6 )
while True:
  schedule.run_pending()
  time.sleep(1)

3.写一个批处理文件自动执行 Python 文件

// KeepAlive.bat
python D:\EFSample\KeepAlive\task.py
pause

测试步骤

  1. 部署 Web Api
  2. 运行批处理
  • 可设为开机自动运行
  • 前提是先安装 Python 运行环境
  1. 用 Postman 访问一个有 EF 操作的 API,速度明显比之前快

总结

.NET Framework EF 的性能问题一直都是程序员们关注的焦点,由于 EF 在某些情况下性能表现不佳,导致了许多程序员对其诟病。针对这个问题,我们可以展开更深入的讨论和研究,在解决 EF 性能问题的过程中,不仅要考虑代码优化和调优的方面,还可以探讨一些新的思路和解决方案,本文抛砖引玉,希望本文所提供的思路和参考能够启发更多程序员在实际项目中尝试并探索更好的解决方案,从而提升 EF 性能

我是老杨,一个奋斗在一线的资深研发老鸟,让我们一起聊聊技术,聊聊人生。

都看到这了,求个点赞、关注、在看三连呗,感谢支持。


相关文章
|
7月前
|
JSON 算法 API
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
|
7月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
533 0
|
7月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝拍立淘按图搜索API接口及JSON数据返回全流程指南
通过以上流程,可实现淘宝拍立淘按图搜索的完整调用链路,并获取结构化的JSON商品数据,支撑电商比价、智能推荐等业务场景。
|
7月前
|
Cloud Native 算法 API
Python API接口实战指南:从入门到精通
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙的星际旅人。深耕API开发,以Python为舟,探索RESTful、GraphQL等接口奥秘。擅长requests、aiohttp实战,专注性能优化与架构设计,用代码连接万物,谱写极客诗篇。
1513 1
Python API接口实战指南:从入门到精通
|
8月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝评论API接口及JSON数据返回全流程指南
Python采集淘宝评论API接口及JSON数据返回全流程指南
|
8月前
|
数据可视化 测试技术 API
从接口性能到稳定性:这些API调试工具,让你的开发过程事半功倍
在软件开发中,接口调试与测试对接口性能、稳定性、准确性及团队协作至关重要。随着开发节奏加快,传统方式已难满足需求,专业API工具成为首选。本文介绍了Apifox、Postman、YApi、SoapUI、JMeter、Swagger等主流工具,对比其功能与适用场景,并推荐Apifox作为集成度高、支持中文、可视化强的一体化解决方案,助力提升API开发与测试效率。
|
8月前
|
缓存 监控 供应链
唯品会自定义 API 自定义操作深度分析及 Python 实现
唯品会开放平台提供丰富API,支持商品查询、订单管理、促销活动等电商全流程操作。基于OAuth 2.0认证机制,具备安全稳定的特点。通过组合调用基础接口,可实现数据聚合、流程自动化、监控预警及跨平台集成,广泛应用于供应链管理、数据分析和智能采购等领域。结合Python实现方案,可高效完成商品搜索、订单分析、库存监控等功能,提升电商运营效率。
|
8月前
|
缓存 监控 供应链
京东自定义 API 操作深度分析及 Python 实现
京东开放平台提供丰富API接口,支持商品、订单、库存等电商全链路场景。通过自定义API组合调用,可实现店铺管理、数据分析、竞品监控等功能,提升运营效率。本文详解其架构、Python实现与应用策略。
JSON 监控 API
344 0
|
9月前
|
JSON 供应链 API
京东工业商品详情API数据python解析
京东工业商品详情API专为工业品采购设计,提供商品参数、资质认证、供应链等专业数据,适用于企业采购与供应链管理。支持多SKU查询,采用HTTPS协议与JSON格式,保障数据安全与高效调用。附Python调用示例,便于快速集成。

推荐镜像

更多