让我们做一些快速的数学运算。 Last.fm API对每个原始IP地址每秒施加5个请求的速率限制，在5分钟内平均。 这意味着我们希望通过发出1600个请求（如果假设单个请求花费大约半秒钟）来检索80K scrobbles的最佳执行时间为160秒，也就是两分半钟。 在那里，我们可以从一个半场时间持续到最后只增加时间的时间！
除了不必要的足球参考之外，而且认真地说，为什么不这样做呢？ 自从我最近说过使用Go以来，这是我利用goroutine令人敬畏的东西来加快速度的机会。 简而言之，可以将Goroutines视为轻量级线程。 它们是与其他函数同时运行的函数，与线程相比，它们非常便宜。 这就是Go应用程序同时运行数千个goroutine的常见原因。
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我已经在Go中重新实现了此数据导出，为每个HTTP请求编写了一个goroutine。 为了避免太频繁地限制速率，我将分30个批次执行此操作。 结果是：执行时间确实从四十五分钟减少到三分钟 。 我们计算得出的时间不是理想的两分半钟，我将其归因于网络的本质，在该网络中，某些请求将花费超过半秒的时间，并且某些请求不可避免地会被阻塞，因此必须将其阻塞。不满。 总而言之-导出现在的工作方式比以前更好。
我还对功能进行了一些扩展，以导出您喜欢的曲目，您听过的艺术家和音乐标签。 您可以从GitHub下载可执行文件。 只需传递Last.fm API密钥（可以在此处获得），用户名和标志（指定要提取的数据）即可运行它。 然后它将数据导出到工作目录中的csv文件中。
lastfmuserexport.exe -key =
-user =
-[scrobbles | loved |艺术家|标签]
对于（稍微）更详细的用法说明，请运行
lastfmuserexport.exe-帮助
最初于 2019 年2月16日 发布在 antonia.elek.hr 。
