Table des matières
1. Utiliser le pool de connexion
ohttp, qui est un client HTTP asynchrone qui peut vous aider à améliorer les performances des requêtes HTTP. Par exemple :
plus proches de l'utilisateur, améliorant ainsi la vitesse de chargement des ressources. Vous pouvez utiliser un CDN dans votre application Web pour améliorer la vitesse de chargement des ressources statiques. Par exemple, vous pouvez utiliser Cloudflare CDN ou Amazon CloudFront CDN.
Maison développement back-end Tutoriel Python Guide d'optimisation des requêtes HTTP Python : améliorez les performances de vos applications Web

Guide d'optimisation des requêtes HTTP Python : améliorez les performances de vos applications Web

Feb 24, 2024 pm 02:40 PM
python 性能优化 http请求 网络应用

Python HTTP请求优化指南:提高你的网络应用性能

Optimisation de python La performance des requêtes Http est cruciale pour améliorer la rapidité et la réactivité de votre application réseau. Ce guide présentera quelques conseils et bonnes pratiques pour optimiser les requêtes HTTP Python afin de vous aider à améliorer les performances de vos applications Web.

1. Utiliser le pool de connexion

Le pooling de connexions est un mécanisme de gestion des connexions HTTP, qui peut réduire la surcharge liée à la création et à la destruction de connexions, améliorant ainsi les performances des requêtes HTTP. Python fournit la bibliothèque requests, qui prend en charge le pool de connexions intégré. Il vous suffit de transmettre pool_connections lors de la création du Sess<code>requests库,该库内置了连接池支持,你只需在创建Sess<strong class="keylink">io</strong>n对象时传入pool_connectionsio

n les paramètres de l'objet pour activer le pool de connexions.

import requests

session = requests.Session()
session.mount("http://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))
session.mount("https://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))
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2. Utiliser les paramètres de délai d'attente

timeout参数,你可以将其传入requests库的get()post()Le paramètre Timeout empêche les requêtes HTTP d'attendre indéfiniment une réponse. Python fournit

et d'autres méthodes pour définir le délai d'expiration de la requête. Par exemple :

import requests

response = requests.get("https://example.com", timeout=5)
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3. Utilisez la compression gzip

gzipLa compression Gzip peut réduire la taille des requêtes HTTP, augmentant ainsi la vitesse des requêtes. Python fournit le module

, que vous pouvez utiliser pour compresser les requêtes HTTP. Par exemple :

import requests
import gzip

data = "This is some data to send to the server."
compressed_data = gzip.compress(data.encode("utf-8"))

response = requests.post("https://example.com", data=compressed_data, headers={"Content-Encoding": "gzip"})
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4. Utilisez un client HTTP asynchrone

<strong class="keylink">ai</strong>ohttpLe client HTTP asynchrone peut gérer plusieurs requêtes HTTP simultanément, augmentant ainsi la vitesse des requêtes. Python fournit la bibliothèque </p>ai<h3 id="ohttp-code-qui-est-un-client-HTTP-asynchrone-qui-peut-vous-aider-à-améliorer-les-performances-des-requêtes-HTTP-Par-exemple">ohttp, qui est un client HTTP asynchrone qui peut vous aider à améliorer les performances des requêtes HTTP. Par exemple :

import aiohttp

async def make_request(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

tasks = [make_request(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
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5. Utilisez CDN CDN (Content Delivery Network) peut mettre en cache vos ressources statiques (telles que des images, CSS, javascript, etc.) sur des

serveurs

plus proches de l'utilisateur, améliorant ainsi la vitesse de chargement des ressources. Vous pouvez utiliser un CDN dans votre application Web pour améliorer la vitesse de chargement des ressources statiques. Par exemple, vous pouvez utiliser Cloudflare CDN ou Amazon CloudFront CDN.

6. Utilisez HTTP/2h2

HTTP/2 est un nouveau protocole HTTP qui améliore les performances des requêtes HTTP. HTTP/2 introduit de nouvelles fonctionnalités telles que le multiplexage, le push du serveur et la compression d'en-tête qui réduisent la latence et augmentent le débit. Vous pouvez utiliser la bibliothèque

de Python pour utiliser HTTP/2. Par exemple :
import h2.connection

connection = h2.connection.H2Connection()
connection.send_headers(path="/index.html")
connection.send_data(b"<h1>Hello, world!</h1>")
connection.close()
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7. Utiliser les outils d'analyse des performances

requests-cache

Les outils d'analyse des performances peuvent vous aider à détecter les goulots d'étranglement dans les performances des requêtes HTTP. Vous pouvez utiliser la bibliothèque 🎜 de Python pour enregistrer les données de performances des requêtes HTTP. Par exemple : 🎜
import requests_cache

session = requests_cache.CachedSession()
session.mount("http://", requests_cache.CacheAdapter())
session.mount("https://", requests_cache.CacheAdapter())

response = session.get("https://example.com")

print(session.cache.last_request.elapsed)
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