Здесь несколько причин, которые могут вызывать значительное замедление работы вашего парсера, а также рекомендации по его оптимизации:
1. **Частые HTTP-запросы**: Если код вызывает много HTTP-запросов к API, это может значительно замедлить выполнение программы. Каждый запрос требует времени на установление соединения и получение ответа. Чтобы минимизировать время ожидания, вы можете:
- Уменьшить количество запросов, если это возможно. Например, запрашивайте данные страницами и обрабатывайте их сразу.
- Использовать асинхронные запросы, что позволит отправлять несколько запросов одновременно.
2. **Увеличенное время ожидания (timeout)**: В вашем коде используется таймаут 20 секунд для запросов. Если сервер долго отвечает, это может замедлить выполнение. Попробуйте уменьшить время ожидания, но в то же время не слишком сильно, чтобы не потерять возможность получить ответ.
3. **Обработка данных**: Логика обработки данных после загрузки каждого ответа также может быть медленной. Убедитесь, что вы делаете это эффективно. Например, попробуйте минимизировать количество операций, выполняемых с данными в цикле.
4. **Лимиты API**: Если API накладывает ограничения на количество запросов в секунду, вы можете столкнуться с задержками из-за ограничения скорости. Лучше добавлять задержку между запросами, если это необходимо.
5. **Отсутствие кэширования**: Кэширование запросов, если это возможно, может существенно улучшить производительность. Например, если вы собираете данные, которые редко меняются, можно кэшировать ответы и использовать их повторно.
6. **Использование цикла в `get_all_events_ids`**: Если функция `get_all_events_ids` выполняет итерации по страницам с данными с помощью однопоточных запросов, это может также замедлять выполнение. Применение многопоточности или асинхронного программирования может помочь.
### Пример использования вашего кода
Вот пример того, как вы можете использовать ваш код для извлечения данных:
```python
# Пример использования get_total_items_from_link
total_items = get_total_items_from_link()
if total_items != -1:
print(f"Total items found: {total_items}")
# Предположим, что мы хотим получить все ID событий
page_size = 100 # Количество событий на странице
for page_number in range(1, (total_items // page_size) + 2):
all_events_ids = get_all_events_ids(page_size)
# Обработайте ID событий здесь
```
Приведенный выше код демонстрирует, как можно вызывать функции для извлечения общего количества событий и последующего их получения. Не забудьте доработать функции, такие как `get_all_events_ids`, чтобы они помимо получения события возвращали необходимые данные.
### Оптимизация с использованием асинхронного программирования
Если вы хотите повысить производительность, рассмотрите возможность применения библиотеки `asyncio` с `aiohttp` для асинхронных запросов. Пример можно улучшить следующим образом:
```python
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.json()
async def main():
api_link = 'https://etender.gov.az/api/events?EventType=2&PageSize=1&PageNumber=1&EventStatus=1&Keyword=&buyerOrganizationName=&PrivateRfxId=&publishDateFrom=&publishDateTo=&AwardedparticipantName=&AwardedparticipantVoen=&DocumentViewType='
async with aiohttp.ClientSession() as session:
data = await fetch(session, api_link)
print(data)
# Запускаем основной цикл
asyncio.run(main())
```
Это более эффективный способ работы с API и может значительно ускорить ваш код.