Python aiohttp百万并发极限测试实例分析

以下是详细讲解“Pythonaiohttp百万并发极限测试实例分析”的完整攻略,包含两个示例说明。

1. Pythonaiohttp简介

Pythonaiohttp是一个基于asyncio实现异步HTTP客户端/服务器框架,它提供了高效的异步HTTP请求和响应处理能力。aiohttp的主要特点包括:

  • 支持HTTP/1.1和HTTP/2协议
  • 支持WebSocket协议
  • 支持SSL/TLS加密
  • 支持Cookie和Session管理
  • 支持异步HTTP请求和响应处理

2. 百万并发限测试实例分析

下面我们来看一个使用Pythonaiohttp进行百万并发极限测试的实例分析。

2.1 示例代码

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def bound_fetch(sem, session, url):
    async with sem:
        await fetch(session, url)

async def run(r):
    url = "http://localhost:8080/{}"
    tasks = []
    sem = asyncio.Semaphore(1000)

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for i in range(r):
            task = asyncio.ensure_future(bound_fetch(sem, session, url.format(i)))
            tasks.append(task)

        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # you now have all response bodies in this variable
        # print(responses)

number = 1000000
loop = asyncio.get_event_loop()

future = asyncio.ensure_future(run(number))
loop.run_until_complete(future)

2.2 示例说明

以上示例代码中,我们使用Pythonaiohttp实现了一个百万并发极限测试。具体实过程如下:

  • 定义了一个fetch()函数,用于异步获取HTTP应的内容。
  • 定义了一个bound_fetch()函数,用于限制并发数,避免同时发起过多的HTTP请求。
  • 定义了一个run()函数,用于启动异步任务,发起HTTP请求,并等待所有任务完成。
  • run()函数中,我们使用aiohttp.ClientSession()创建了一个异步HTTP客户端会话,然后使用asyncio.ensure_future()方法将所有HTTP请求任务添加到任务列表中。
  • 最后,我们使用asyncio.gather()方法等待所有任务完成,并将所有HTTP响应的内容存储在responses变量中。

通过以上示例,我们可以看到Pythonaio的强大异步HTTP请求和响应处理能力,以及如何使用Pythonaiohttp进行高并发测试。

3. 示例说明

下面我们来看两个示例说明,分别是:

  • 如何使用Pythonaiohttp发送异步HTTP请求
  • 如何使用aiohttp实现WebSocket客户端

3.1 示例1:如何使用Pythonaiohttp发送异步HTTP请求

以下是一个使用Pythonaiohttp发送异步HTTP请求的示例:

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.baidu.com') as response:
            print(await response.text())

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在以上示例中,我们使用aiohttp.ClientSession()创建了一个异步HTTP客户端会话,然后使用session.get()方法发送了一个异步HTTP请求,并使用response.text()方法获取响应的文本内容。

3.2 示例2:如何使用Pythonaiohttp实现WebSocket客户端

以下是一个使用Pythonaiohttp实现WebSocket客户端的示例:

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.ws_connect('wss://echo.websocket.org') as ws:
            await ws.send_str('Hello, world!')
            async for msg in ws:
                if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
                    print(msg.data)
                elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
                    break

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在以上示例中,我们使用aiohttp.ClientSession()创建了一个异步HTTP客户端会话,然后使用session.ws_connect()方法创建了一个WebSocket连接。然后,我们使用ws.send_str()方法发送了一个本消息,并使用async for循环接收WebSocket服务器返回的消息。如果接收到的消息类型是文本类型,则使用msg.data属性获取消息内容,并使用print()函数输出。如果接收到的消息类型是错误类型,则退出循环。

通过以上示例,我们可以看到Pythonaiohttp的强大WebSocket支持能力,以及如何使用Pythonaiohttp实现WebSocket客户端。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python aiohttp百万并发极限测试实例分析 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • python实现Thrift服务端的方法

    好的。首先,需要明确一些概念和背景知识: Thrift是一个跨语言的RPC框架,它使用IDL(Interface Definition Language)来定义接口和数据类型; Thrift能支持多种语言(包括Python)实现Thrift服务端和客户端,通过序列化与反序列化来实现进程通信。 接下来,我将会用Python语言为例来讲解如何实现Thrift服务…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python利用正则表达式从字符串提取数字

    在Python中,可以使用正则表达式从字符串中提取数字。本文将为您详细讲解Python利用正则表达式从字符串提取数字的完整攻略,包括正达式的语法、re块的常用方法和两个示例说明。 正则表达式的语法 在正则表达式中,使用\d匹配数字,使用+表示匹配前一个字符1次或多次,使用*表示匹配前一个字符0次或次,使用?表示匹配前一个字符0次或1次。下面是一些常用的正则表…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python字符串三种格式化输出

    Python字符串格式化输出是指将变量或表达式的值插入到字符串中,以获得更美观、更易读的输出,并且有助于提高代码的可读性。Python字符串格式化输出有三种方式,分别是使用%占位符格式化、使用format()函数格式化和使用f-string格式化。 1. 使用%占位符格式化字符串 当我们要将字符串中的一个或多个变量替换为其值时,可以使用%占位符格式化字符串。…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python+decimal完成精度计算的示例详解

    Python + Decimal 实现精度计算攻略 在进行高精度数值计算时,普通浮点数(float)已经无法满足需求,Python中的decimal模块提供了一种精度可控的浮点数解决方案。 1. 安装decimal模块 在Python3环境下,decimal模块已经默认被安装,可以直接使用。 2. 基本使用 decimal模块提供了Decimal类,通过实例…

    python 2023年6月3日
    00
  • python 实现 redis 数据库的操作

    要在Python程序中操作Redis数据库,必须使用Redis的Python客户端库。目前最流行的Redis Python客户端库是redis-py,它提供了完整的Redis命令封装,并支持连接池、高级数据类型等功能。 以下是操作Redis数据库的完整攻略: 1. 安装redis-py redis-py可以通过pip安装: pip install redis…

    python 2023年5月13日
    00
  • python自动化测试之如何解析excel文件

    为了更好地讲解“python自动化测试之如何解析excel文件”的实例教程,我们将分为以下几个步骤进行: 1.准备Excel测试数据文件 首先我们需要准备一个测试数据文件,这里我们可以使用Excel来存储我们的测试数据。使用Excel存储数据有很多好处,比如数据可以被格式化整齐,而且可以直观地查看数据,方便日后测试人员进行修改、维护和管理。在这个教程中,我们…

    python 2023年5月13日
    00
  • python接口自动化测试数据和代码分离解析

    Python接口自动化测试中,数据和代码的分离是一个很重要的概念,可以让测试数据和测试逻辑分离,使得维护和管理测试项目更加方便。下面是我总结的Python接口自动化测试数据和代码分离的完整攻略: 1. 准备测试数据 在数据和代码分离的情况下,我们通常会将测试数据保存在一个独立的文件中,比如Excel、CSV等格式的文件,然后通过Python程序读取这些文件,…

    python 2023年6月3日
    00
  • python实现共轭梯度法

    这里为大家介绍下 Python 实现共轭梯度法的完整攻略。 共轭梯度法概述 共轭梯度法是一种求解线性方程组的迭代方法,它的优点是收敛速度较快,特别是对于大规模稀疏矩阵的求解。共轭梯度法的原理是基于最小化二次型的思想,通过不断迭代改进搜索方向,以达到快速收敛的目的。 在实现共轭梯度法之前,需要先定义一下模型和目标函数。 定义模型 定义模型时,需要定义一个二次型…

    python 2023年6月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部