


Optimisez la vitesse d'accès au site Web Python et utilisez des algorithmes de compression tels que Gzip et Deflate pour réduire la transmission de données.
Optimisez la vitesse d'accès aux sites Web Python et utilisez des algorithmes de compression tels que Gzip et Deflate pour réduire la transmission de données
Avec le développement d'Internet, la vitesse d'accès aux sites Web est devenue l'un des indicateurs importants de l'expérience utilisateur. Lors du développement de sites Web Python, nous sommes souvent confrontés à un problème : comment réduire la quantité de données transférées, augmentant ainsi la vitesse d'accès du site Web. Cet article expliquera comment utiliser des algorithmes de compression tels que Gzip et Deflate pour optimiser la vitesse d'accès des sites Web Python.
En Python, nous pouvons utiliser le code suivant pour activer la compression Gzip :
import gzip import urllib.request import io def handler(event, context): response = { 'statusCode': 200, 'headers': { 'Content-Type': 'text/html', 'Content-Encoding': 'gzip' # 启用Gzip压缩 } } # 模拟返回的网页内容 html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>' # 创建一个BytesIO对象,用于存储压缩后的数据 compressed_data = io.BytesIO() # 创建一个GzipFile对象,用于将数据压缩到BytesIO中 with gzip.GzipFile(fileobj=compressed_data, mode='wb') as f: f.write(html.encode('utf-8')) # 获取压缩后的数据 compressed_data.seek(0) compressed_html = compressed_data.getvalue() # 设置Content-Length头部,告诉客户端压缩后的数据的长度 response['headers']['Content-Length'] = str(len(compressed_html)) # 返回压缩后的数据 response['body'] = compressed_html.decode('utf-8') return response
Dans le code ci-dessus, nous utilisons le module gzip de Python pour la compression. Tout d’abord, nous créons un objet BytesIO pour stocker les données compressées. Ensuite, utilisez la classe GzipFile du module gzip pour compresser les données dans BytesIO. Enfin, les données compressées sont renvoyées au client. Indiquez au client la longueur des données compressées en définissant l'en-tête Content-Length.
De même, nous pouvons également utiliser l'algorithme de compression Deflate pour réduire la quantité de transmission de données. Voici un exemple de code utilisant l'algorithme de compression Deflate :
import zlib import urllib.request import io def handler(event, context): response = { 'statusCode': 200, 'headers': { 'Content-Type': 'text/html', 'Content-Encoding': 'deflate' # 启用Deflate压缩 } } # 模拟返回的网页内容 html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>' # 压缩数据 compressed_html = zlib.compress(html.encode('utf-8')) # 设置Content-Length头部,告诉客户端压缩后的数据的长度 response['headers']['Content-Length'] = str(len(compressed_html)) # 返回压缩后的数据 response['body'] = compressed_html.decode('utf-8') return response
Dans le code ci-dessus, nous utilisons le module zlib de Python pour la compression. Tout d'abord, nous utilisons la méthode compress du module zlib pour compresser les données. Ensuite, définissez l'en-tête Content-Length pour indiquer au client la longueur des données compressées. Enfin, les données compressées sont renvoyées au client.
En utilisant des algorithmes de compression tels que Gzip et Deflate, nous pouvons réduire considérablement la quantité de données transférées, augmentant ainsi la vitesse d'accès des sites Web Python. Dans le même temps, nous devons également effectuer les configurations correspondantes sur Nginx ou d'autres serveurs Web pour prendre en charge l'algorithme de compression. J'espère que cet article pourra vous aider à optimiser la vitesse d'accès de votre site Web Python et à améliorer l'expérience utilisateur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
