r - 加速 R 中的 API 调用

Question

我正在查询 Freebase 以获取大约 10000 部电影的类型信息。

看完How to optimise scraping with getURL() in R ，我尝试并行执行请求。然而，我失败了——见下文。除了并行化，我还读到 httr可能是 RCurl 的更好选择.

我的问题是:
是否可以通过使用来加速 API 调用
a) 下面循环的并行版本(使用 WINDOWS 机器)？
b) getURL 的替代方法，例如 GET在 httr -包裹？

library(RCurl)
library(jsonlite)
library(foreach)
library(doSNOW)

df <- data.frame(film=c("Terminator", "Die Hard", "Philadelphia", "A Perfect World", "The Parade", "ParaNorman", "Passengers", "Pink Cadillac", "Pleasantville", "Police Academy", "The Polar Express", "Platoon"), genre=NA)

f_query_freebase <- function(film.title){

  request <- paste0("https://www.googleapis.com/freebase/v1/search?",
                    "filter=", paste0("(all alias{full}:", "\"", film.title, "\"", " type:\"/film/film\")"),
                    "&indent=TRUE",
                    "&limit=1",
                    "&output=(/film/film/genre)")

  temp <- getURL(URLencode(request), ssl.verifypeer = FALSE)
  data <- fromJSON(temp, simplifyVector=FALSE)
  genre <- paste(sapply(data$result[[1]]$output$`/film/film/genre`[[1]], function(x){as.character(x$name)}), collapse=" | ")
  return(genre)
}


# Non-parallel version
# ----------------------------------

for (i in df$film){
  df$genre[which(df$film==i)] <- f_query_freebase(i)      
}


# Parallel version - Does not work
# ----------------------------------

# Set up parallel computing
cl<-makeCluster(2) 
registerDoSNOW(cl)

foreach(i=df$film) %dopar% {
  df$genre[which(df$film==i)] <- f_query_freebase(i)     
}

stopCluster(cl)

# --> I get the following error:  "Error in { : task 1 failed", further saying that it cannot find the function "getURL". 

Answer 1

这不会在单个 R session 中实现并行请求，但是，它是我用来在多个 R session 中实现 >1 个同时请求(例如并行)的东西，因此它可能很有用。
在高水平
您需要将该过程分成几个部分:

获取您需要进行的 URL/API 调用列表并将其存储为 csv/文本文件

使用下面的代码作为启动多个 R 进程并在它们之间划分工作的模板

注意:这恰好在 Windows 上运行，所以我使用了 powershell。在 mac 上，这可以用 bash 编写。
Powershell/bash 脚本
使用单个 powershell 脚本启动多个实例 R 进程(这里我们将工作分配给 3 个进程):
例如使用 .ps1 保存纯文本文件文件扩展名，您可以双击它来运行它，或者使用任务调度程序/cron 来安排它:

start powershell { cd C:\Users\Administrator\Desktop; Rscript extract.R 1; TIMEOUT 20000 }
start powershell { cd C:\Users\Administrator\Desktop; Rscript extract.R 2; TIMEOUT 20000 }
start powershell { cd C:\Users\Administrator\Desktop; Rscript extract.R 3; TIMEOUT 20000 }

它在做什么？它会:

转到桌面，启动它找到的名为 extract.R 的脚本，并为 R 脚本提供一个参数( 1 、 2 和 3 )。

R进程
每个 R 进程可以看起来像这样

# Get command line argument 
arguments <- commandArgs(trailingOnly = TRUE)
process_number <- as.numeric(arguments[1])

api_calls <- read.csv("api_calls.csv")

# work out which API calls each R script should make (e.g. 
indicies <- seq(process_number, nrow(api_calls), 3)

api_calls_for_this_process_only <- api_calls[indicies, ] # this subsets for 1/3 of the API calls
# (the other two processes will take care of the remaining calls)

# Now, make API calls as usual using rvest/jsonlite or whatever you use for that