最近需要对节点到源站自己做个监控,简单的ping可以检测到一些东西,但是http请求的检查也要进行,于是就研究了下pycurl。
pycurl是个用c语言实现的python 库,虽然据说不是那么pythonic,但是却很高效,它支持的协议居多:
supporting FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE and LDAP. libcurl supports HTTPS certificates, HTTP POST, HTTP PUT, FTP uploading, kerberos, HTTP form based upload, proxies, cookies, user+password authentication, file transfer resume, http proxy tunneling and more!
这一堆协议已经很多了,我需要就是http一个,相对urlib来说,这个库可能更快些。
以下这个脚本是对某一个给定的url进行检查,并打印出http相应码,响应大小,建立连接时间,准备传输时间,传输第一个字节时间,完成时间。
#!/usr/bin/python # coding: UTF-8 import StringIO import pycurl import sys import os class Test: def __init__(self): self.contents = '' def body_callback(self,buf): self.contents = self.contents + buf def test_gzip(input_url): t = Test() #gzip_test = file("gzip_test.txt", 'w') c = pycurl.Curl() c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION,t.body_callback) c.setopt(pycurl.ENCODING, 'gzip') c.setopt(pycurl.URL,input_url) c.perform() http_code = c.getinfo(pycurl.HTTP_CODE) http_conn_time = c.getinfo(pycurl.CONNECT_TIME) http_pre_tran = c.getinfo(pycurl.PRETRANSFER_TIME) http_start_tran = c.getinfo(pycurl.STARTTRANSFER_TIME) http_total_time = c.getinfo(pycurl.TOTAL_TIME) http_size = c.getinfo(pycurl.SIZE_DOWNLOAD) print 'http_code http_size conn_time pre_tran start_tran total_time' print "%d %d %f %f %f %f"%(http_code,http_size,http_conn_time,http_pre_tran,http_start_tran,http_total_time) if __name__ == '__main__': input_url = sys.argv[1] test_gzip(input_url)
脚本运行效果
xu:~/curl$ python pycurl_test.py http://daxuxu.info/ http_code http_size conn_time pre_tran start_tran total_time 200 8703 0.748147 0.748170 1.632642 1.636552
pycurl 的一些响应信息:
(参考: http://curl.haxx.se/libcurl/c/curl_easy_getinfo.html )
pycurl.NAMELOOKUP_TIME 域名解析时间 pycurl.CONNECT_TIME 远程服务器连接时间 pycurl.PRETRANSFER_TIME 连接上后到开始传输时的时间 pycurl.STARTTRANSFER_TIME 接收到第一个字节的时间 pycurl.TOTAL_TIME 上一请求总的时间 pycurl.REDIRECT_TIME 如果存在转向的话,花费的时间 pycurl.EFFECTIVE_URL pycurl.HTTP_CODE HTTP 响应代码 pycurl.REDIRECT_COUNT 重定向的次数 pycurl.SIZE_UPLOAD 上传的数据大小 pycurl.SIZE_DOWNLOAD 下载的数据大小 pycurl.SPEED_UPLOAD 上传速度 pycurl.HEADER_SIZE 头部大小 pycurl.REQUEST_SIZE 请求大小 pycurl.CONTENT_LENGTH_DOWNLOAD 下载内容长度 pycurl.CONTENT_LENGTH_UPLOAD 上传内容长度 pycurl.CONTENT_TYPE 内容的类型 pycurl.RESPONSE_CODE 响应代码 pycurl.SPEED_DOWNLOAD 下载速度 pycurl.SSL_VERIFYRESULT pycurl.INFO_FILETIME 文件的时间信息 pycurl.HTTP_CONNECTCODE HTTP 连接代码 pycurl.HTTPAUTH_AVAIL pycurl.PROXYAUTH_AVAIL pycurl.OS_ERRNO pycurl.NUM_CONNECTS pycurl.SSL_ENGINES pycurl.INFO_COOKIELIST pycurl.LASTSOCKET pycurl.FTP_ENTRY_PATH

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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