Python中用pycurl监控http响应时间脚本分享
最近需要对节点到源站自己做个监控,简单的ping可以检测到一些东西,但是http请求的检查也要进行,于是就研究了下pycurl。
pycurl是个用c语言实现的python 库,虽然据说不是那么pythonic,但是却很高效,它支持的协议居多:
supporting FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE and LDAP. libcurl supports HTTPS certificates, HTTP POST, HTTP PUT, FTP uploading, kerberos, HTTP form based upload, proxies, cookies, user+password authentication, file transfer resume, http proxy tunneling and more!
这一堆协议已经很多了,我需要就是http一个,相对urlib来说,这个库可能更快些。
以下这个脚本是对某一个给定的url进行检查,并打印出http相应码,响应大小,建立连接时间,准备传输时间,传输第一个字节时间,完成时间。
#!/usr/bin/python # coding: UTF-8 import StringIO import pycurl import sys import os class Test: def __init__(self): self.contents = '' def body_callback(self,buf): self.contents = self.contents + buf def test_gzip(input_url): t = Test() #gzip_test = file("gzip_test.txt", 'w') c = pycurl.Curl() c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION,t.body_callback) c.setopt(pycurl.ENCODING, 'gzip') c.setopt(pycurl.URL,input_url) c.perform() http_code = c.getinfo(pycurl.HTTP_CODE) http_conn_time = c.getinfo(pycurl.CONNECT_TIME) http_pre_tran = c.getinfo(pycurl.PRETRANSFER_TIME) http_start_tran = c.getinfo(pycurl.STARTTRANSFER_TIME) http_total_time = c.getinfo(pycurl.TOTAL_TIME) http_size = c.getinfo(pycurl.SIZE_DOWNLOAD) print 'http_code http_size conn_time pre_tran start_tran total_time' print "%d %d %f %f %f %f"%(http_code,http_size,http_conn_time,http_pre_tran,http_start_tran,http_total_time) if __name__ == '__main__': input_url = sys.argv[1] test_gzip(input_url)
脚本运行效果
xu:~/curl$ python pycurl_test.py http://daxuxu.info/ http_code http_size conn_time pre_tran start_tran total_time 200 8703 0.748147 0.748170 1.632642 1.636552
pycurl 的一些响应信息:
(参考: http://curl.haxx.se/libcurl/c/curl_easy_getinfo.html )
pycurl.NAMELOOKUP_TIME 域名解析时间 pycurl.CONNECT_TIME 远程服务器连接时间 pycurl.PRETRANSFER_TIME 连接上后到开始传输时的时间 pycurl.STARTTRANSFER_TIME 接收到第一个字节的时间 pycurl.TOTAL_TIME 上一请求总的时间 pycurl.REDIRECT_TIME 如果存在转向的话,花费的时间 pycurl.EFFECTIVE_URL pycurl.HTTP_CODE HTTP 响应代码 pycurl.REDIRECT_COUNT 重定向的次数 pycurl.SIZE_UPLOAD 上传的数据大小 pycurl.SIZE_DOWNLOAD 下载的数据大小 pycurl.SPEED_UPLOAD 上传速度 pycurl.HEADER_SIZE 头部大小 pycurl.REQUEST_SIZE 请求大小 pycurl.CONTENT_LENGTH_DOWNLOAD 下载内容长度 pycurl.CONTENT_LENGTH_UPLOAD 上传内容长度 pycurl.CONTENT_TYPE 内容的类型 pycurl.RESPONSE_CODE 响应代码 pycurl.SPEED_DOWNLOAD 下载速度 pycurl.SSL_VERIFYRESULT pycurl.INFO_FILETIME 文件的时间信息 pycurl.HTTP_CONNECTCODE HTTP 连接代码 pycurl.HTTPAUTH_AVAIL pycurl.PROXYAUTH_AVAIL pycurl.OS_ERRNO pycurl.NUM_CONNECTS pycurl.SSL_ENGINES pycurl.INFO_COOKIELIST pycurl.LASTSOCKET pycurl.FTP_ENTRY_PATH

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점
