环境
python3 with requests、SQLAlchemy
任意 SQL 数据库

朋友有 3000+ 张照片需要用微软小冰来评比颜值，但是小冰 API 有访问限制（每分钟10次，每小时60次，每天180次），如果单纯使用一台机子，需要八天。然而这并难不倒我，利用学校的机房来集群获取评分，这样的话，开10台机器，在一个小时的效率比一台机器一天的效率都要高，我们班级机房有将近 70+ 台机子，如果能全部同时运行，想想就开心😄。

主机运行 Commander，从机运行 Soldier。 Commander 主要用来分配任务、发送资源（照片）以及接收与处理士兵返回的报告 Soldier 接收 Commander 发出的命令和资源，去请求微软小冰的 API

数据库使用 SQLAlchemy 框架，屏蔽底层数据库差异，通过更改 database.py 来定制你的数据表结构。

Soldier 依赖于 requests 库，如果子机中没有安装，使用如下命令安装：

pip install requests

可能某一天会更新基于原生 urllib 的版本。

控制机运行 Commander

python3 Commander/database.py          # 创建表，自行填充数据，database.py 可以根据自己来定制
python3 Commander                      # 开启 Commander

从机运行 Soldier

python3 Soldier                        # 开启 Soldier

抽象 Client 类，现在可以根据自己的需求定制 Soldier

提取被禁处理块

提取客户端设置项到 settings 模块

改进 Commander 控制方法，增加 done 字段，减少冲突， Soldier 只有在接收到 done 字段后才会开始或者继续

更改了被禁阻塞策略，减少网络资源的占用

修复了 Commander 接收 Soldier 返回的 score 时，会同时读取到 start 报告

修复了多个线程争抢一个 session 的情况

增加一些注释方便理解

针对微软小冰 API 访问限制，利用机房资源集群获取照片评分。

控制机（Commander）和士兵机（Soldier）

初代版本还有一些 BUG 未解决

如果发现 BUG，或者有性能方面的建议，或者更好的突破小冰限制的话，欢迎打扰，共同学习

Email：<Aston 2338733304@qq.com>