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如何在 Python 2.6 中优化 100,000 个 URL 的 HTTP 请求调度?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原创
2024-11-17 16:27:02933浏览

How can I optimize HTTP request dispatch for 100,000 URLs in Python 2.6?

在 Python 中优化 HTTP 请求调度

处理大规模 HTTP 请求可能会给 Python 带来挑战,特别是对于涉及数千个 URL 的任务。本文探讨了一种在 Python 2.6 中调度 100,000 个 HTTP 请求的高效解决方案,利用并发和线程来最大限度地提高性能。

Twistedless 解决方案:

以下代码片段提供一种快速有效的发送 HTTP 请求的方法同时:

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)

说明:

  • 创建一个具有可配置并发级别(在本例中为 200)的线程池。
  • 池中的每个线程都执行 doWork 函数,该函数从队列中获取 URL 并发送 HTTP HEAD 请求获取状态码。
  • 结果在 doSomethingWithResult 函数中处理,可以自定义该函数以根据响应记录或执行其他操作。
  • 队列确保任务均匀分布线程,最大限度地减少争用并提高吞吐量。

这种方法已被证明比基于 Twisted 的解决方案更快,同时还减少了 CPU 使用率。它提供了一种高效可靠的方式来处理Python 2.6中的大规模HTTP请求。

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