亞馬遜的lambda跟api_dateway搭配編寫介面測試，看了文件發現時間29秒必須出結果，否則超時，像我們爬蟲資料比較多的，多爬點資料就容易超時，那應該怎麼辦呢。
於是我挑了乙個輕量級的進行簡單學習--tonador
這邊我寫乙個介面用來提取介詞短語進行介面測試。--正好最近要進行提取介詞短語的測試，就以這個例子為主，編碼。
首先安裝tornado
pip install tonador
接下來看**的例項
#定義處理型別
class indexhandler(tornado.web.requesthandler):
#新增乙個處理get請求方式的方法
def get(self,input):
#向響應中，新增資料
#提取傳入引數的轉換
data_list = str(input).split("=_=")
returnitem = {}
returnitem["getphrasewithoutpre"] = getproductcharacteristics(data_list)
self.write(json.dumps(returnitem))
if len(data_list)==0:
return
text = data_list[1]
for i in data_list[2:]:
text += ',' + i
grammar = r"""
np:pp: {}
"""label = 'pp'
phrase_list = phrases_extractor.get_phrases(text, grammar, label)
result_list =
for phrase in phrase_list:
if phrase not in result_list and len(phrase.split(' ')) > 2:
if len(result_list) < 1:
result_list = getproductcharacteristics(data_list)
return result_list
def getproductcharacteristics(data_list):
if len(data_list)==0:
return
cur_title = data_list[0]
other_titles = data_list[1]
for i in data_list[2:]:
other_titles += ',' + i
grammar = r"""
np:"""
label = 'np'
phrase_list = phrases_extractor.get_phrases(cur_title, grammar, label)
cur_list = list(set(phrase_list))
other_phrase_list = phrases_extractor.get_phrases(other_titles, grammar, label)
result_list =
for phrase in cur_list:
if phrase in other_phrase_list:
return result_list
#定義介面的引數獲取
#主函式執行
#開啟五個執行緒
然後python 程式.py 將服務開啟，掛到伺服器上進行執行
然後我們可以看到
很簡單的寫好乙個介面，完美！
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