如何在 Python 中优化 HTTP 请求以实现高效的数据处理？

在 Python 中优化 HTTP 请求

在 Python 中快速发送大量 HTTP 请求的需求经常出现，尤其是在处理大型数据集时。然而，在 Python 的各种并发和线程选项中选择最有效的方法可能具有挑战性。一个可行的解决方案在于利用简单而有效的方法。

高效的 HTTP 请求实现

以下代码示例了 Python 中的高效实现（2.6兼容性）：

import urlparse
from threading import Thread
import httplib, sys
from Queue import Queue

concurrent = 200

def doWork():
    while True:
        url = q.get()
        status, url = getStatus(url)
        doSomethingWithResult(status, url)
        q.task_done()

def getStatus(ourl):
    try:
        url = urlparse(ourl)
        conn = httplib.HTTPConnection(url.netloc)
        conn.request("HEAD", url.path)
        res = conn.getresponse()
        return res.status, ourl
    except:
        return "error", ourl

def doSomethingWithResult(status, url):
    print status, url

q = Queue(concurrent * 2)
for i in range(concurrent):
    t = Thread(target=doWork)
    t.daemon = True
    t.start()
try:
    for url in open('urllist.txt'):
        q.put(url.strip())
    q.join()
except KeyboardInterrupt:
    sys.exit(1)

说明

• 多线程：代码使用多线程来并发执行任务。线程独立执行 HTTP 请求，与顺序执行相比，减少了延迟。
• 缓存： 通过使用队列 (q)，代码避免了每个线程不必要的 URL 解析和连接建立，进一步增强了
• 线程优化：通过设置守护线程（t.daemon = True），程序会优雅地如果主线程意外退出，则终止。
• HTTP HEAD 请求： “HEAD”方法用于仅检索状态代码，而不下载整个网页，最大限度地减少带宽消耗。

这种优化的解决方案优于传统方法，采用了平衡资源使用和任务执行速度的简化方法。

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