实际
我一直在使用RSiteCatalyst包一段时间了 . 对于那些不了解它的人来说，这使得通过API从Adobe Analytics获取数据的过程变得更加容易 .
到目前为止，工作流程如下：
- 提出请求，例如：
key_metrics <- QueueOvertime(clientId, dateFrom4, dateTo,
metrics = c("pageviews"), date.granularity = "month",
max.attempts = 500, interval.seconds = 20)
- 等待将保存为data.frame的响应（示例结构）：
> View(head(key_metrics,1))
datetime name year month day pageviews
1 2015-07-01 July 2015 2015 7 1 45825
- 做一些数据转换（例如：
key_metrics$datetime <- as.Date(key_metrics$datetime)
这个工作流程的问题在于，有时（由于请求复杂性），我们可以等待很长时间，直到响应最终到来 . 如果R脚本包含40-50个相同复杂的API请求，则意味着我们将等待40-50次，直到数据最终到来并且我们可以执行新请求 . 这显然在我的ETL过程中生成了一个bootleneck .
目标
但是，在程序包的大多数功能中都有一个参数 enqueueOnly ，它告诉Adobe在将报告ID作为响应提交时处理请求：
key_metrics <- QueueOvertime(clientId, dateFrom4, dateTo,
metrics = c("pageviews"), date.granularity = "month",
max.attempts = 500, interval.seconds = 20,
enqueueOnly = TRUE)
> key_metrics
[1] 1154642436
我可以通过使用以下函数随时获得“真实”响应（这与数据有关）：
key_metrics <- GetReport(key_metrics)
在每个请求中，我在生成报告ID和报告名称列表时添加参数 enqueueOnly = TRUE ：
queueFromIds <- c(queueFromIds, key_metrics)
queueFromNames <- c(queueFromNames, "key_metrics")
这种方法最重要的区别是我的所有请求都是由Adobe同时处理的，因此等待时间大大减少 .
问题
但是，通过有效地获取数据，我遇到了问题 . 我正在尝试使用 while 循环，一旦获得数据，就会从先前的向量中删除密钥ID和密钥名称：
while (length(queueFromNames)>0)
{
assign(queueFromNames[1], GetReport(queueFromIds[1],
max.attempts = 3,
interval.seconds = 5))
queueFromNames <- queueFromNames[-1]
queueFromIds <- queueFromIds[-1]
}
但是，只有在请求足够简单以便在几秒钟内处理时，这才有效 . 当请求足够复杂，无法在3次尝试中处理，间隔为5秒时，循环将停止并显示以下错误：
ApiRequest中的错误（body = toJSON（request.body），func.name =“Report.Get”，：错误：超过https://api3.omniture.com/admin/1.4/rest/?method=的最大尝试次数Report.Get
哪些函数可以帮助我控制所有API请求被正确处理，并且在最佳情况下，需要额外时间（它们生成错误）的API请求被跳过，直到循环结束，当它们再次出现时要求？