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一文汇总并发http请求最快的几种实现方式用

Linux爱好者 来源:Python七号 作者: somenzz 2021-10-20 14:36 次阅读

假如有一个文件,里面有 10 万个 url,需要对每个 url 发送 http 请求,并打印请求结果的状态码,如何编写代码尽可能快的完成这些任务呢?

Python 并发编程有很多方法,多线程的标准库 threading,concurrency,协程 asyncio,当然还有 grequests 这种异步库,每一个都可以实现上述需求,下面一一用代码实现一下,本文的代码可以直接运行,给你以后的并发编程作为参考:

队列+多线程定义一个大小为 400 的队列,然后开启 200 个线程,每个线程都是不断的从队列中获取 url 并访问。

主线程读取文件中的 url 放入队列中,然后等待队列中所有的元素都被接收和处理完毕。代码如下:

fromthreadingimportThread
importsys
fromqueueimportQueue
importrequests

concurrent=200


defdoWork():
whileTrue:
url=q.get()
status,url=getStatus(url)
doSomethingWithResult(status,url)
q.task_done()


defgetStatus(ourl):
try:
res=requests.get(ourl)
returnres.status_code,ourl
except:
return"error",ourl


defdoSomethingWithResult(status,url):
print(status,url)


q=Queue(concurrent*2)
foriinrange(concurrent):
t=Thread(target=doWork)
t.daemon=True
t.start()

try:
forurlinopen("urllist.txt"):
q.put(url.strip())
q.join()
exceptKeyboardInterrupt:
sys.exit(1)

运行结果如下:

77fe1322-3162-11ec-82a8-dac502259ad0.png

有没有 get 到新技能?

线程池

如果你使用线程池,推荐使用更高级的 concurrent.futures 库:

importconcurrent.futures
importrequests

out=[]
CONNECTIONS=100
TIMEOUT=5

urls=[]
withopen("urllist.txt")asreader:
forurlinreader:
urls.append(url.strip())

defload_url(url,timeout):
ans=requests.get(url,timeout=timeout)
returnans.status_code

withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=CONNECTIONS)asexecutor:
future_to_url=(executor.submit(load_url,url,TIMEOUT)forurlinurls)
forfutureinconcurrent.futures.as_completed(future_to_url):
try:
data=future.result()
exceptExceptionasexc:
data=str(type(exc))
finally:
out.append(data)
print(data)

协程 + aiohttp

协程也是并发非常常用的工具了:

importasyncio
fromaiohttpimportClientSession,ClientConnectorError

asyncdeffetch_html(url:str,session:ClientSession,**kwargs)->tuple:
try:
resp=awaitsession.request(method="GET",url=url,**kwargs)
exceptClientConnectorError:
return(url,404)
return(url,resp.status)

asyncdefmake_requests(urls:set,**kwargs)->None:
asyncwithClientSession()assession:
tasks=[]
forurlinurls:
tasks.append(
fetch_html(url=url,session=session,**kwargs)
)
results=awaitasyncio.gather(*tasks)

forresultinresults:
print(f'{result[1]}-{str(result[0])}')

if__name__=="__main__":
importsys
assertsys.version_info>=(3,7),"ScriptrequiresPython3.7+."
withopen("urllist.txt")asinfile:
urls=set(map(str.strip,infile))
asyncio.run(make_requests(urls=urls))

grequests[1]

这是个第三方库,目前有 3.8K 个星,就是 Requests + Gevent[2],让异步 http 请求变得更加简单。Gevent 的本质还是协程。

使用前:

pipinstallgrequests

使用起来那是相当的简单:

importgrequests

urls=[]
withopen("urllist.txt")asreader:
forurlinreader:
urls.append(url.strip())

rs=(grequests.get(u)foruinurls)

forresultingrequests.map(rs):
print(result.status_code,result.url)

注意 grequests.map(rs) 是并发执行的。运行结果如下:

78759172-3162-11ec-82a8-dac502259ad0.png

也可以加入异常处理:

>>>defexception_handler(request,exception):
...print("Requestfailed")

>>>reqs=[
...grequests.get('http://httpbin.org/delay/1',timeout=0.001),
...grequests.get('http://fakedomain/'),
...grequests.get('http://httpbin.org/status/500')]
>>>grequests.map(reqs,exception_handler=exception_handler)
Requestfailed
Requestfailed
[None,None,500]>]

最后的话

今天分享了并发 http 请求的几种实现方式,有人说异步(协程)性能比多线程好,其实要分场景看的,没有一种方法适用所有的场景,笔者就曾做过一个实验,也是请求 url,当并发数量超过 500 时,协程明显变慢。

编辑:jq
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原文标题:如何用最快的方式发送 10 万个 http 请求?

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