代碼優化對比：
優化前：
# 登錄系統
xxljob_login()
start_time = time.time()
# 循環處理需要補數的數據
for item in authId_lists:
? ? preSettleInfoHandler(item)
? ? count += 1
? ? print("運行了第" + str(count) + "個")
? ? print("Start sleeping...")
? ? if count < len(authId_lists):
? ? ? ? time.sleep(180) ?# 使程序休息3分鐘
? ? ? ? print("Wake up after 3 minutes!")
print("End...")
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Total execution time: {execution_time} seconds")代碼優化
優化后：
在你提供的代碼片段中，有幾個地方可以進行優化以提高效率和可讀性。以下是一些建議：
1. 使用 `time.perf_counter()` 替代 `time.time()` 以獲得更精確的時間測量。
2. 如果 `preSettleInfoHandler` 函數是耗時的操作，考慮使用多線程或異步IO來并行處理任務，以減少總體執行時間。
3. 使用 `try-except` 結構來捕獲和處理可能的異常，而不是簡單地在循環中打印。
4. 如果 `authId_lists` 是一個很長的列表，考慮使用 `enumerate()` 來獲取迭代的索引和元素，這樣可以避免使用 `count` 變量。
5. 如果 `time.sleep(180)` 是為了避免過快地向服務器發送請求，確保這是必要的，并且服務器不會因為這種延遲而出現問題。
下面是根據這些建議優化后的代碼示例：
```python
import time
# 假設 xxljob_login 和 preSettleInfoHandler 是已經定義好的函數
# 登錄系統
xxljob_login()
start_time = time.perf_counter()
# 使用 enumerate 獲取索引和元素
for idx, item in enumerate(authId_lists):
? ? try:
? ? ? ? preSettleInfoHandler(item)
? ? ? ? print(f"運行了第 {idx + 1} 個")
? ? except Exception as e:
? ? ? ? print(f"處理 {item} 時發生錯誤: {e}")
? ? # 如果需要在處理間隔中休息
? ? if idx < len(authId_lists) - 1:
? ? ? ? print("Start sleeping...")
? ? ? ? time.sleep(180) ?# 使程序休息3分鐘
? ? ? ? print("Wake up after 3 minutes!")
print("End...")
end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Total execution time: {execution_time} seconds")
```
請注意，如果你的應用程序需要并行處理，你可能需要使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 或者 `asyncio` 庫來實現。這取決于你的具體需求和環境。同時，確保在并行處理時考慮到線程安全和資源競爭的問題。
)
