Python で HTTP リクエストの同時実行性を最大化するには?

Python での同時 HTTP リクエスト: 速度の最適化

多数の HTTP リクエストを効率的に送信する必要がある場合、次のような疑問が生じます。最小限のリソース消費で Python で最大の同時実行性を実現するにはどうすればよいでしょうか?」この問題は、Python 2.6 を使用して 100,000 の HTTP リクエストを送信し、そのステータス コードを取得するという開発者の探求で浮き彫りになります。

効果的な解決策の 1 つは、マルチスレッドとキュー システムを活用することです。提供されたコードに概要が示されているように:

1. doWork 関数の定義: この関数はキューから URL を無限に取得し、その HTTP ステータス コードを取得し、結果を使用して後続のアクションを実行します。
2. getStatus 関数の実装: このヘルパー関数は URL を解析し、
3. キューとスレッドの作成: マルチプロデューサー、マルチコンシューマーのキューは、同時スレッド数の 2 倍を保持するように初期化されます。同時スレッドが作成され、doWork 関数が割り当てられます。
4. URL の処理: ループは URL をファイルから読み取り、ワーカー スレッドによる処理のためにキューに追加します。
5. 完了を待つ: キュー内のすべてのタスクが完了するまでプログラムは一時停止します。

このアプローチにはいくつかの利点があります。

• 並列処理: 複数のスレッドがリクエストを同時に処理し、処理速度が大幅に向上します。
• キュー管理: キュー システムはスレッド間で作業を効率的に分散し、最適化を保証します。スループット。
• エラー処理: 例外は URL ごとに適切にキャプチャされ、レポートされます。
• 柔軟性: doSomethingWithResult 関数は結果を処理するようにカスタマイズできます。

Twisted のようなフレームワークを使用した他のソリューションと比較して、このアプローチは、パフォーマンスが向上し、CPU 使用率が削減されることが知られています。

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