Geração paralela de PDFs

from ironpdf import *
import concurrent.futures
import uuid

# Instantiate Renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

htmlStrings = ["<h1>Html#1</h1>", "<h1>Html#2</h1>", "<h1>Html#3</h1>"]

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = []
    for html in htmlStrings:
        futures.append(executor.submit(renderer.RenderHtmlAsPdf, html))

    # do something with each pdfDocument
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        pdf = future.result()
        pdf.SaveAs(f"{uuid.uuid4()}.pdf")
        # do something with each pdf

pip install ironpdf

pip install ironpdf

Geração paralela de PDFs

IronPDF for Python suporta geração de PDF multi-threaded. Uma única instância ChromePdfRenderer é segura para threads e pode ser compartilhada em tarefas concorrentes para renderizar múltiplos PDFs em paralelo.

Começando

Use o concurrent.futures.ThreadPoolExecutor integrado do Python para enviar chamadas de renderização como tarefas paralelas. Cada tarefa enviada chama renderer.RenderHtmlAsPdf com uma string HTML diferente, e os resultados são coletados à medida que completam.

Entendendo o código

ChromePdfRenderer: Uma única instância pode ser reutilizada em threads. IronPDF gerencia o mecanismo de renderização Chrome subjacente com segurança sob carga concorrente.
ThreadPoolExecutor: Implementação padrão de pool de threads do Python. executor.submit agenda cada chamada de renderização como um futuro não bloqueante.
concurrent.futures.as_completed(futures): Produz resultados à medida que cada thread termina, independentemente da ordem de submissão.
uuid.uuid4(): Gera um nome de arquivo único para cada PDF de saída para evitar colisões ao salvar arquivos simultaneamente.

Considerações sobre o desempenho

A renderização paralela é mais eficaz para trabalhos em lote onde muitos documentos HTML independentes precisam ser convertidos ao mesmo tempo — por exemplo, gerando relatórios personalizados ou faturas para muitos destinatários. O número de threads simultâneos deve ser ajustado com base na CPU e memória disponíveis na máquina hospedeira.

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