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搜索资源列表

  1. OpenResty开发最佳实践pdf

  2. OpenResty（也称为 ngx_openresty）是一个全功能的 Web 应用服务器。它打包了标准的 Nginx 核心，很多的常用的第三方模块，以及它们的大多数依赖项。 通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块，OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器，基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程，构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。

  3. 所属分类：Web服务器

    • 发布日期：2017-12-29
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：niyongy

  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：88byte
    • 提供者：sacacia

  1. Python的RESTAPI框架Eve.zip

  2. Eve 是一款Python的REST API框架，用于发布高可定制的、全功能的 RESTful 的 Web 服务。 特定： 强调REST 非常全面的CRUD操作 可自定义的资源端点 自定义多个项目端点 筛选和排序 分页 HATEOAS JSON和XML渲染 条件请求 数据完整性和并发控制 多个添加操作 数据验证 可扩展的数据验证 资源级缓存控制 版本 验证 CORS跨地资源共享 默认情况下只读 默认值 预定义的

  3. 所属分类：其它

  1. Python使用grequests(gevent+requests)并发发送请求过程解析

  2. 主要介绍了Python使用grequests并发发送请求过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38624975

  1. Python aiohttp百万并发极限测试实例分析

  2. 主要介绍了Python aiohttp百万并发极限测试,结合实例形式分析了Python异步编程基于aiohttp客户端高并发请求的相关操作技巧与使用注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_38562079

  1. Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)的实现代码

  2. 主要介绍了Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：weixin_38663526

  1. 实例探究Python以并发方式编写高性能端口扫描器的方法

  2. 端口扫描器就是向一批端口上发送请求来检测端口是否打开的程序,这里我们以实例探究Python以并发方式编写高性能端口扫描器的方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38747444

  1. python 多线程对post请求服务器测试并发的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 多线程对post请求服务器测试并发的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_38730977

  1. Python高并发解决方案实现过程详解

  2. 一.cdn加速 简单说就是把静态资源放到别人服务器上 全称:Content Delivery Network或Content Ddistribute Network，即内容分发网络 基本思路： 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输的更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：71kb
    • 提供者：weixin_38720322

  1. python 写一个性能测试工具（一）

  2. 国庆重新学习了一下go的gin高性能测试框架。 用JMeter来测试gin与flask接口的性能，差别很大。 为什么我自己不尝试写一个性能工具，性能工具的核心就是 并发 和 请求。 请求可以选择Python的requests库。 并发可以通过python的 进程、线程、协程模拟。 这么一想，也不是很难了，上手撸一个。 依赖库 requests==2.22.0 gevent==20.9.0 numpy==1.19.2 requests 大家并不陌生，HTTP请求库。 gevent是python协

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38592455

  1. Python实现异步IO的示例

  2. 前言 　　用阻塞 API 写同步代码最简单，但一个线程同一时间只能处理一个请求，有限的线程数导致无法实现万级别的并发连接，过多的线程切换也抢走了 CPU 的时间，从而降低了每秒能够处理的请求数量。为了达到高并发，你可能会选择一个异步框架，用非阻塞 API 把业务逻辑打乱到多个回调函数，通过多路复用与事件循环的方式实现高并发。 磁盘 IO 为例，描述了多线程中使用阻塞方法读磁盘，2 个线程间的切换方式。那么，怎么才能实现高并发呢？ 把上图中本来由内核实现的请求切换工作，交由用户态的代码来完成就可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：980kb
    • 提供者：weixin_38557515

  1. Python使用grequests并发发送请求的示例

  2. 前言 requests是Python发送接口请求非常好用的一个三方库，由K神编写，简单，方便上手快。但是requests发送请求是串行的，即阻塞的。发送完一条请求才能发送另一条请求。 为了提升测试效率，一般我们需要并行发送请求。这里可以使用多线程，或者协程，gevent或者aiohttp，然而使用起来，都相对麻烦。 grequests是K神基于gevent+requests编写的一个并发发送请求的库,使用起来非常简单。 安装方法： pip install gevent grequests 项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38501916

  1. python并发爬虫实用工具tomorrow实用解析

  2. tomorrow是我最近在用的一个爬虫利器，该模块属于第三方的一个模块，使用起来非常的方便，只需要用其中的threads方法作为装饰器去修饰一个普通的函数，既可以达到并发的效果，本篇将用实例来展示tomorrow的强大之处。后面将对tomorrow的实现原理做进一步的分析。 1.安装第三方包 pip install requests_html #网络请求包 pip install fake-useragent #获取useragent包 pip install tomorrow 2.普通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38735790

  1. Python中的CURL PycURL使用例子

  2. 在Linux上有个常用的命令 curl（非常好用），支持curl的就是大名鼎鼎的libcurl库；libcurl是功能强大的，而且是非常高效的函数库。libcurl除了提供本身的C API之外，还有多达40种编程语言的Binding，这里介绍的PycURL就是libcurl的Python binding。在Python中对网页进行GET/POST等请求，当需要考虑高性能的时候，libcurl是非常不错的选择，一般来说会比liburl、liburl2快不少，可能也会比Requests的效率更高。特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38535221

  1. Python多进程池 multiprocessing Pool用法示例

  2. 本文实例讲述了Python多进程池 multiprocessing Pool用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 背景 由于需要写python程序, 定时、大量发送htttp请求，并对结果进行处理。 参考其他代码有进程池，记录一下。 2. 多进程 vs 多线程 c++程序中，单个模块通常是单进程，会启动几十、上百个线程，充分发挥机器性能。(目前c++11有了std::thread编程多线程很方便，可以参考我之前的博客) shell脚本中，都是多进程后台执行。({ …} &， 可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38690275

  1. python负载均衡的简单实现方法

  2. 提到分发请求，相信大多数人首先会想到Nginx，Nginx作为一种多功能服务器，不仅提供了反向代理隐藏主机ip的能力，还拥有简单的缓存加速功能。当然Nginx最强大的功能还是分发请求，不仅提供了哈希，一致性哈希，负载均衡等多种请求分发模式，还保证了自己服务的轻量和稳定。一台Nginx服务器常年工作在高并发请求的环境下，也极少宕机。 在Nginx负载均衡模式下，请求会发送到压力最小的未宕机服务器上。今天我们不考虑目标服务器的压力，用python实现最简单的负载均衡方法，即将请求发送到未宕机的服务器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38503448

  1. Python实现性能自动化测试竟然如此简单

  2. 一、思考:question_mark::white_question_mark: 1.什么是性能自动化测试? 性能系统负载能力超负荷运行下的稳定性系统瓶颈自动化测试使用程序代替手工提升测试效率性能自动化使用代码模拟大批量用户让用户并发请求多页面多用户并发请求采集参数，统计系统负载能力生成报告 2.Python中的性能自动化测试库？ locust库 使用Python使用代码来创建批量用户分布式可以在多台服务器上，进行分布式性能测试可伸缩性强稳定、应用广泛经得住各种场景下的考验基于web ui界

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：716kb
    • 提供者：weixin_38552871

  1. aiometer:一个Python并发调度库，与asyncio和trio兼容-源码

  2. 气压计 aiometer是一个Python 3.7+并发调度库，与asyncio和trio兼容，并受到启发。在控制并发限制（即施加）和以可预测的方式收集结果的同时，它使得同时执行大量任务变得更加容易。 该项目目前处于早期测试阶段。确保将任何依赖项固定到最新的次要版本。 内容 例子 让我们使用并发Web请求... 使用交互方式尝试此代码。 >> > import asyncio >> > import functools >> > impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：weixin_42118056

  1. github-classroom-utils：指导教师使用GitHub Classroom的Python工具-源码

  2. GitHub教室实用程序 该存储库包含我多年来编写（和重写）的许多实用程序，以帮助 。 最近（2019年10月），我修改了代码以在可能的情况下向GitHub服务器启动多个并发请求。 现在，这些工具的运行速度明显加快。 建立 我通常有一个仅对讲师专用的管理资料库，其中存放成绩，幻灯片和其他与运行教室有关的资料。 我将这些实用程序复制到该目录，并将其配置为仅在该班级的学生资源库上运行。 安装与配置 如果尚未执行此操作，则首先需要pip3 install iso8601 pandas matplotl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42116734

  1. Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)的实现代码

  2. 前两天有一个需求，需要访问某API服务器请求数据，该服务器限制了QPS=2(哈哈应该都知道是哪个服务器了吧_(:з」∠)_)，因为QPS很小所以就使用阻塞式请求。后来开通了服务，QPS提高到了20，阻塞式请求满足不了这个QPS了，于是使用了GRequests来并发请求数据，但这里又遇到了一个问题：并发太快，服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应，造成了资源的浪费。   故在此记录以下几种 节流(Throttle) 方法：   以下均假设有如下包和数据前提： import grequests

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_38611230
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