#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
比特币RPC性能优化 - 分批处理大量数据
此模块提供分批处理大型数据集的方法，以避免内存溢出问题
"""

def process_large_dataset(start_item, total_items, batch_size=100):
    """
    分批处理大量数据以避免内存问题
    
    参数:
    start_item: 起始项目索引
    total_items: 总项目数
    batch_size: 每批处理的项目数量
    
    返回:
    包含所有处理结果的列表
    """
    results = []
    
    for offset in range(0, total_items, batch_size):
        end = min(offset + batch_size, total_items)
        print(f"处理项目 {start_item + offset} 到 {start_item + end - 1}")
        
        # 处理当前批次
        batch = process_batch(start_item + offset, start_item + end)
        results.extend(batch)
        
        # 主动释放内存
        import gc
        gc.collect()
    
    return results

def process_batch(start_index, end_index):
    """
    处理特定范围的数据项
    
    实际应用中，这个函数可能会:
    - 获取特定范围的区块
    - 处理一组交易
    - 分析一批地址数据等
    
    参数:
    start_index: 起始索引
    end_index: 结束索引（不含）
    
    返回:
    处理结果列表
    """
    # 示例实现 - 在实际应用中替换为具体逻辑
    batch_results = []
    
    # 这里是处理逻辑的示例
    # 例如: 获取一组区块并分析
    for i in range(start_index, end_index):
        # 处理单个项目的逻辑
        result = {"index": i, "processed": True}
        batch_results.append(result)
    
    return batch_results


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 假设我们要处理10000个区块，从区块1000开始
    start_block = 1000
    total_blocks = 10000
    
    # 每次处理200个区块
    results = process_large_dataset(start_block, total_blocks, batch_size=200)
    print(f"处理完成，总共处理了 {len(results)} 个项目")
