Análise de gargalos de eficiência
As tarefas de processamento de dados geralmente são limitadas:
1. velocidade de processamento de nó único
2. gerenciamento de dependência de mandatos
3 Mecanismo de nova tentativa de erro
Programa de otimização
- Configuração paralela de inteligências::
config = Config( max_parallel_agents=8, # 根据CPU核心数调整 task_timeout=3600 ) - Estratégia de divisão de dados::
- Fatia por tamanho de arquivo (200 MB por smartphone processado)
- Fatiamento por intervalo de tempo (adequado para dados de tempo)
- Fatiamento por hash (garante a distribuição uniforme dos dados)
- Esquema de persistência de estado::
- Configuração do Redis como um back-end de armazenamento com estado
- fazer uso de
@checkpointEtapas principais do Decorador - aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
plan.get_state().resume()Ativação da transferência de ponto de interrupção
Exemplo típico de fluxo de trabalho de ETL
task = """
1. 从S3读取CSV（分片处理）
2. 清洗：去重/填充缺失值
3. 转换：计算衍生字段
4. 写入Snowflake（批次提交）
"""
# 添加错误重试逻辑
config = Config(
retry_policy=ExponentialBackoff(max_retries=3)
)Essa resposta foi extraída do artigoPortia AI: um kit de ferramentas Python para criar fluxos de trabalho automatizados inteligentesO
