


Panduan Pengoptimuman Permintaan HTTP Python: Tingkatkan Prestasi Aplikasi Web Anda
Mengoptimumkan python Prestasi permintaan Http adalah penting untuk meningkatkan kelajuan dan responsif aplikasi rangkaian anda. Panduan ini akan memperkenalkan beberapa petua dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan Python permintaan HTTP untuk membantu anda meningkatkan prestasi aplikasi web anda.
1. Gunakan kolam sambungan
Pengumpulan sambungan ialah mekanisme untuk mengurus sambungan HTTP, yang boleh mengurangkan overhed mencipta dan memusnahkan sambungan, dengan itu meningkatkan prestasi permintaan HTTP. Python menyediakan perpustakaan permintaan
, yang mempunyai sokongan kumpulan sambungan terbina dalam Anda hanya perlu menghantar pool_connections
apabila membuat 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_connections
io
import requests
session = requests.Session()
session.mount("http://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))
session.mount("https://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))
Salin selepas log masuk
2. Gunakan tetapan tamat masaimport requests session = requests.Session() session.mount("http://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10)) session.mount("https://", requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10))
timeout
参数,你可以将其传入requests
库的get()
、post()
Tetapan tamat masa menghalang permintaan HTTP daripada menunggu jawapan selama-lamanya. Python menyediakan
import requests
response = requests.get("https://example.com", timeout=5)
Salin selepas log masuk
3. Gunakan pemampatan gzipimport requests response = requests.get("https://example.com", timeout=5)
gzip
Mampatan Gzip boleh mengurangkan saiz permintaan HTTP, dengan itu meningkatkan kelajuan permintaan. Python menyediakan modul
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"})
Salin selepas log masuk
4. Gunakan klien HTTP tak segerakimport 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"})
<strong class="keylink">ai</strong>ohttp
Pelanggan HTTP tak segerak boleh mengendalikan berbilang permintaan HTTP secara serentak, dengan itu meningkatkan kelajuan permintaan. Python menyediakan perpustakaan </p>ai<h3 id="ohttp-code-iaitu-klien-HTTP-tak-segerak-yang-boleh-membantu-anda-meningkatkan-prestasi-permintaan-HTTP-Contohnya">ohttp
, iaitu klien HTTP tak segerak yang boleh membantu anda meningkatkan prestasi permintaan HTTP. Contohnya:
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)
5. Guna CDN CDN (Rangkaian Penghantaran Kandungan) boleh cache sumber statik anda (seperti imej, CSS, javascript, dll.) kepada
pelayanyang lebih dekat dengan pengguna, dengan itu meningkatkan kelajuan pemuatan sumber. Anda boleh menggunakan CDN dalam aplikasi web anda untuk meningkatkan kelajuan pemuatan sumber statik. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan Cloudflare CDN atau Amazon CloudFront CDN.
6 Gunakan HTTP/2h2
Python untuk menggunakan HTTP/2. Contohnya:
import h2.connection
connection = h2.connection.H2Connection()
connection.send_headers(path="/index.html")
connection.send_data(b"<h1>Hello, world!</h1>")
connection.close()
Salin selepas log masuk
7. Gunakan analisis prestasi
alatan import h2.connection connection = h2.connection.H2Connection() connection.send_headers(path="/index.html") connection.send_data(b"<h1>Hello, world!</h1>") connection.close()
requests-cache
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)
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pengoptimuman Permintaan HTTP Python: Tingkatkan Prestasi Aplikasi Web Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
