Как можно наиболее быстро отправить 100 тысяч POST-запросов на Python?

Question

Natalie

aiohttp , python

Как можно наиболее быстро отправить 100 тысяч POST-запросов на Python?

Как можно эффективно отправить 100 тысяч POST-запросов на Python, не обрабатывая ответы, и сделав это максимально быстро? <br/> <br/> В данный момент у меня есть следующий код: <br/> <pre><code>for item in data:
     requests.post('url', data=item)</code></pre> <br/> <br/> Как я могу организовать асинхронную отправку нескольких сотен запросов одновременно?

6 сентября 2024 г. 16:32

Ответы на вопрос 2

Похожие вопросы

Answer 1

Чтобы эффективно отправить 100 тысяч POST-запросов в Python, следует использовать асинхронное программирование. Для этого можно использовать библиотеку `aiohttp`, которая поддерживает асинхронные HTTP-запросы. Также можно использовать `asyncio` для управления корутинами. 

Вот пример кода, использующего `aiohttp` для отправки большого количества POST-запросов параллельно:

```python
import asyncio
import aiohttp

# Функция для отправки одного POST-запроса
async def post_request(session, url, data):
    async with session.post(url, data=data) as response:
        # Не обрабатываем ответ
        pass

# Основная функция для отправки запросов
async def main(url, data_list):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for data in data_list:
            task = asyncio.ensure_future(post_request(session, url, data))
            tasks.append(task)
        
        # Собираем все задачи и ждем их завершения
        await asyncio.gather(*tasks)

# Запуск
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://example.com/post'  # Укажите ваш URL
    data_list = [{'key': 'value'}] * 100000  # Подготовьте ваши данные
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main(url, data_list))
```

### Объяснение кода:
1. **`aiohttp.ClientSession`** - используется для создания сессии, которая позволяет делать множество запросов с минимальными накладными расходами.
2. **`async with session.post(...)`** - асинхронный контекстный менеджер для отправки POST-запроса. 
3. **`asyncio.ensure_future`** - создает задачу для выполнения корутины в фоновом режиме.
4. **`asyncio.gather(*tasks)`** - ждет, пока все задачии завершат выполнение.

### Рекомендации:
- **Ограничение количества одновременных запросов**: Для улучшения производительности и избежания перегрузки сервера, вы можете использовать семафор для ограничения количества одновременно выполняемых запросов.
- **Добавление задержек**: Если необходимо, добавьте небольшие задержки между запросами с помощью `asyncio.sleep`, чтобы следовать правилам вашего сервера.

Вот пример с использованием семафора:

```python
semaphore = asyncio.Semaphore(100)  # Ограничиваем количество параллельных запросов

async def post_request(session, url, data):
    async with semaphore:
        async with session.post(url, data=data) as response:
            pass
```

Это обеспечит устойчивость и поможет избежать блокировки из-за превышения лимитов запросов на сервер.

Answer 2

man threading