


Wie kann ich den HTTP-Anforderungsversand für 100.000 URLs in Python 2.6 optimieren?
Optimierung der HTTP-Anforderungsverteilung in Python
Die Verarbeitung umfangreicher HTTP-Anfragen kann in Python eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei Aufgaben mit Tausenden von URLs . In diesem Artikel wird eine hocheffiziente Lösung zum Versenden von 100.000 HTTP-Anfragen in Python 2.6 untersucht, die Parallelität und Threading nutzt, um die Leistung zu maximieren.
Twistedless-Lösung:
Das folgende Code-Snippet bietet eine schnelle und effektive Methode zum Senden von HTTP-Anfragen gleichzeitig:
from urlparse 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)
Erklärung:
- Es wird ein Thread-Pool mit einem konfigurierbaren Grad an Parallelität erstellt (in diesem Fall 200).
- Jeder Thread im Pool führt die doWork-Funktion aus, die URLs aus einer Warteschlange abruft und zum Abrufen HTTP-HEAD-Anfragen sendet Statuscodes.
- Die Ergebnisse werden in der Funktion doSomethingWithResult verarbeitet, die angepasst werden kann, um basierend auf der Antwort andere Vorgänge zu protokollieren oder auszuführen.
- Die Warteschlange stellt sicher, dass Aufgaben gleichmäßig auf die Threads verteilt werden , wodurch Konflikte minimiert und der Durchsatz erhöht werden.
Dieser Ansatz ist nachweislich schneller als die Twisted-basierte Lösung und reduziert gleichzeitig die CPU-Auslastung. Es bietet eine äußerst effiziente und zuverlässige Möglichkeit, umfangreiche HTTP-Anfragen in Python 2.6 zu verarbeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich den HTTP-Anforderungsversand für 100.000 URLs in Python 2.6 optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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