I am opening a file which has 100,000 URL's. I need to send an HTTP request to each URL and print the status code. I am using Python 2.6, and so far looked at the many confusing ways Python implements threading/concurrency. I have even looked at the python concurrence library, but cannot figure out how to write this program correctly. Has anyone come across a similar problem? I guess generally I need to know how to perform thousands of tasks in Python as fast as possible - I suppose that means 'concurrently'.
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最简单的方法是使用Python的内置线程库。它们不是“真正的”/内核线程。它们有问题(比如序列化),但足够好了。你需要一个队列和线程池。这里有一个选项,但是编写自己的选项很简单。您无法并行处理所有100,000个调用,但可以同时发出100个(或左右)调用。
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最简单的方法是使用Python的内置线程库。它们不是“真正的”/内核线程。它们有问题(比如序列化),但足够好了。你需要一个队列和线程池。这里有一个选项,但是编写自己的选项很简单。您无法并行处理所有100,000个调用,但可以同时发出100个(或左右)调用。
这个扭曲的异步web客户端运行得相当快。
#!/usr/bin/python2.7
from twisted.internet import reactor
from twisted.internet.defer import Deferred, DeferredList, DeferredLock
from twisted.internet.defer import inlineCallbacks
from twisted.web.client import Agent, HTTPConnectionPool
from twisted.web.http_headers import Headers
from pprint import pprint
from collections import defaultdict
from urlparse import urlparse
from random import randrange
import fileinput
pool = HTTPConnectionPool(reactor)
pool.maxPersistentPerHost = 16
agent = Agent(reactor, pool)
locks = defaultdict(DeferredLock)
codes = {}
def getLock(url, simultaneous = 1):
return locks[urlparse(url).netloc, randrange(simultaneous)]
@inlineCallbacks
def getMapping(url):
# Limit ourselves to 4 simultaneous connections per host
# Tweak this number, but it should be no larger than pool.maxPersistentPerHost
lock = getLock(url,4)
yield lock.acquire()
try:
resp = yield agent.request('HEAD', url)
codes[url] = resp.code
except Exception as e:
codes[url] = str(e)
finally:
lock.release()
dl = DeferredList(getMapping(url.strip()) for url in fileinput.input())
dl.addCallback(lambda _: reactor.stop())
reactor.run()
pprint(codes)
考虑使用风车,虽然风车可能不能做那么多线程。
您可以在5台机器上使用手卷Python脚本,每台机器使用端口40000-60000连接出站,打开100,000个端口连接。
另外,使用一个线程良好的QA应用程序(如OpenSTA)做一个示例测试可能会有所帮助,以了解每个服务器可以处理多少。
另外,试着在LWP::ConnCache类中使用简单的Perl。这样您可能会获得更好的性能(更多的连接)。
如果您希望获得尽可能好的性能,您可能会考虑使用异步I/O而不是线程。与成千上万个操作系统线程相关的开销是不小的,Python解释器内的上下文切换甚至增加了更多的开销。线程当然可以完成工作,但我怀疑异步路由将提供更好的整体性能。
具体来说,我建议使用Twisted库中的异步web客户端(http://www.twistedmatrix.com)。它有一个公认的陡峭的学习曲线,但一旦你很好地掌握了Twisted的异步编程风格,它就很容易使用。
Twisted的异步web客户端API的HowTo可以在以下地址找到:
http://twistedmatrix.com/documents/current/web/howto/client.html
使用grequests,它是requests + Gevent模块的组合。
GRequests允许您使用带有Gevent的Requests来轻松地生成异步HTTP请求。
用法很简单:
import grequests
urls = [
'http://www.heroku.com',
'http://tablib.org',
'http://httpbin.org',
'http://python-requests.org',
'http://kennethreitz.com'
]
创建一组未发送的请求:
>>> rs = (grequests.get(u) for u in urls)
同时发送:
>>> grequests.map(rs)
[<Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>]
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