Effizientes Senden von HTTP-Anfragen in Python
Wenn man vor der Aufgabe steht, eine große Anzahl von HTTP-Anfragen in Python zu senden, stellt sich die Frage nach der Effizienz entsteht. Das beschriebene Problem besteht darin, 100.000 Anfragen aus einer URL-Datei zu senden, deren Statuscodes abzurufen und sie auszudrucken. Angesichts der großen Anzahl von Anfragen wird es entscheidend, die schnellste Methode zu finden.
Twisted vs. Non-Twisted Approach
Für Python 2.6 eine nicht-Twisted-Lösung mit Threading bietet eine schnellere und einfachere Alternative. Der in der Antwort bereitgestellte „Twistedless“-Code verwendet einen Thread-Pool von 200 Threads und stellt so sicher, dass mehrere HTTP-Anfragen gleichzeitig verarbeitet werden.
Implementierungsdetails
Der Ansatz verwendet a Warteschlangenobjekt (q) zur Verwaltung der URLs. Es wird ein Pool von Threads erstellt, von denen jeder die doWork-Funktion ausführt. Diese Funktion ruft eine URL aus der Warteschlange ab, ruft ihren Statuscode mit getStatus ab und führt eine Aktion mit dem Ergebnis aus.
getStatus stellt eine HTTP-Verbindung her, sendet eine HEAD-Anfrage und ruft den Statuscode ab.
doSomethingWithResult verarbeitet den Statuscode und die URL. Im bereitgestellten Beispiel werden sie einfach gedruckt.
Leistungsvergleich
Der bereitgestellte Code ist nachweislich schneller als eine Twisted-Lösung und verbraucht weniger CPU-Ressourcen. Dies wird auf die einfachere Implementierung und das Fehlen des Overheads von Twisted zurückgeführt.
Zusätzliche Überlegungen
Bei der Verwendung von Parallelität in Python ist es wichtig, Faktoren wie Thread-Sicherheit zu berücksichtigen , Ressourcenverwaltung und Ausnahmebehandlung. Der bereitgestellte Code behandelt Ausnahmen innerhalb der getStatus-Funktion und das Hauptprogramm wird bei einer Tastaturunterbrechung ordnungsgemäß beendet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich 100.000 HTTP-Anfragen in Python effizient senden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
