Оптимальная скорость работы парсера на pyrogram зависит от конкретных условий и требований проекта. Однако, чтобы обработать 10 тысяч сообщений за 3 минуты, парсер должен иметь высокую производительность.
Ниже представлены некоторые рекомендации для увеличения скорости работы парсера на pyrogram:
1. Оптимизация запросов: Используйте pyrogram API-методы, которые позволяют получить нужные данные в наименьшем количестве запросов. Множественные запросы могут существенно замедлить работу парсера.
2. Распараллеливание: Разделите обработку сообщений на несколько потоков или процессов для ускорения работы парсера. Это позволит одновременно обрабатывать несколько сообщений и сократить время выполнения.
3. Кэширование: Используйте кэш для хранения часто используемых данных. Это позволит сэкономить время на повторных запросах к API и увеличит производительность.
4. Оптимизация кода: Проверьте код на предмет возможных узких мест и проведите оптимизацию, если это необходимо. Избегайте использования медленных операций, неэффективных циклов и ненужного копирования данных.
5. Установка сервера ближе к API: Если возможно, установите сервер или прокси-сервер для парсера непосредственно рядом с API телеграма. Это сократит время передачи данных и увеличит производительность.
6. Использование пакетов многопоточности: Используйте пакеты многопоточности в python, такие как `concurrent.futures` или `multiprocessing`, чтобы распределить задачи парсера по нескольким ядрам процессора и увеличить общую производительность.
Всегда рекомендуется профилировать код и измерять его производительность с помощью инструментов, таких как `cProfile`, чтобы выявить узкие места и улучшить производительность.
Осуществление существенной оптимизации может потребовать больше времени и усилий, поэтому важно оценить потенциальную выгоду от увеличения производительности и принять решение в соответствии с требованиями проекта.