Maison > Article > développement back-end > 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.
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))
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)
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"})
<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
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
serveurs6. Utilisez HTTP/2h2
import h2.connection connection = h2.connection.H2Connection() connection.send_headers(path="/index.html") connection.send_data(b"<h1>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!