


Guide d'optimisation des requêtes HTTP Python : améliorez les performances de vos applications Web
Optimisation de python La performance des requêtes Http est cruciale pour améliorer la rapidité et la réactivité de votre application réseau. Ce guide présentera quelques conseils et bonnes pratiques pour optimiser les requêtes HTTP Python afin de vous aider à améliorer les performances de vos applications Web.
1. Utiliser le pool de connexion
Le pooling de connexions est un mécanisme de gestion des connexions HTTP, qui peut réduire la surcharge liée à la création et à la destruction de connexions, améliorant ainsi les performances des requêtes HTTP. Python fournit la bibliothèque requests
, qui prend en charge le pool de connexions intégré. Il vous suffit de transmettre pool_connections
lors de la création du 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))
2. Utiliser les paramètres de délai d'attente
timeout
参数,你可以将其传入requests
库的get()
、post()
Le paramètre Timeout empêche les requêtes HTTP d'attendre indéfiniment une réponse. Python fournit
import requests
response = requests.get("https://example.com", timeout=5)
3. Utilisez la compression gzip
gzip
La compression Gzip peut réduire la taille des requêtes HTTP, augmentant ainsi la vitesse des requêtes. Python fournit le module
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"})
4. Utilisez un client HTTP asynchrone
<strong class="keylink">ai</strong>ohttp
Le client HTTP asynchrone peut gérer plusieurs requêtes HTTP simultanément, augmentant ainsi la vitesse des requêtes. Python fournit la bibliothèque
ohttp, qui est un client HTTP asynchrone qui peut vous aider à améliorer les performances des requêtes HTTP. Par exemple :
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. Utilisez CDN CDN (Content Delivery Network) peut mettre en cache vos ressources statiques (telles que des images, CSS, javascript, etc.) sur des
serveursplus proches de l'utilisateur, améliorant ainsi la vitesse de chargement des ressources. Vous pouvez utiliser un CDN dans votre application Web pour améliorer la vitesse de chargement des ressources statiques. Par exemple, vous pouvez utiliser Cloudflare CDN ou Amazon CloudFront CDN.
6. Utilisez HTTP/2h2
de Python pour utiliser HTTP/2. Par exemple :
import h2.connection
connection = h2.connection.H2Connection()
connection.send_headers(path="/index.html")
connection.send_data(b"<h1 id="Hello-world">Hello, world!</h1>")
connection.close()
7. Utiliser les outils d'analyse des performances
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)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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