Python代理池健壮性测试 - 压力测试和异常处理

大家好!在构建一个可靠的Python代理池时,除了实现基本功能外,我们还需要进行一系列健壮性测试来确保其能够稳定运行,并具备应对各种异常情况的能力。本文将介绍如何使用压力测试工具以及合适的异常处理机制来提升Python代理池的可用性,并为您提供高质量、专业度强的代码示例。

压力测试:

1.安装并配置Locust:

```python

pip install locust

```

2.创建Locust测试脚本:

```python

from locust import HttpUser,task,between

class ProxyPoolUser(HttpUser):

wait_time=between(5,10)

task

def test_proxy(self):

self.client.get(“/get_random_proxy”)

```

3.启动Locust进行压测:

```bash

locusst-f proxy_pool_test.py–host=http://localhost:5000

#在上述命令中,“proxy_pool_test.py”是你创建的Locu st测试脚文文件,“http://localhost:50 00”是监控界面URL地址。

```

4.分析结果与优化改进:

-观察请求响应时间是否过长或者有较多失败请求;

-根据观察结果进行优化改进,如增加并发数、调整等待时间或者引入负载均衡机制。

异常处理:

在构建一个健壮的Python代理池时,我们需要考虑各种可能出现的异常情况,并合适地处理它们。以下是一些常见问题及相应解决方案:

1.连接超时:

```python

import requests

try:

response=requests.get(url,timeout=5)

except requests.exceptions.Timeout as e:

print(“请求超时”)

```

2.请求失败与重试:

```python

import random

max_retry_times=3#最大重试次数

def send_request(url):

retry_count=0

while retry_count<max_retry_times:

try:

response=requests.get(url)

if resposne.status_code==200:

return True

except Exception as e:

print(f"Request failed with error:{str(e)}")

#等待随机时间后再次尝试

time.sleep(random.randint(1,10))

continue

else:

print(‘达到最大重连限制’)

return False

```

本文介绍了Python代理池健壮性测试中压力测试和异常处理两个关键环节,并提供相关代码示例。通过使用Locust工具对代理池进行压测以及合适地捕获和处理不同类型的异常,我们可以提升其流畅性和稳定性。希望这些知识能够帮助您构建一个高效、可靠的Python代理池,并在实际应用中发挥出最佳表现!

如果有任何问题或疑问,欢迎随时在评论区咨询讨论。祝愿你成功打造一款优秀的Python代理池!在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/104553.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

《深度学习计算机视觉 》书籍分享(包邮送书三本)

深度学习计算机视觉介绍 随着计算机技术的发展和进步&#xff0c;计算机视觉领域得到了广泛的关注和研究。而深度学习作为一种强大的机器学习方法&#xff0c;已经成为计算机视觉领域的重要工具之一。本文将介绍深度学习在计算机视觉中的应用和取得的成果。 深度学习是一种模…

谈一谈浏览器与Node.js中的JavaScript事件循环,宏任务与微任务机制

JavaScript中的异步代码 JavaScript是一个单线程非阻塞的脚本语言。这代表代码是执行在一个主线程上面的。但是JavaScript中有很多耗时的异步操作&#xff0c;例如AJAX&#xff0c;setTimeout等等&#xff1b;也有很多事件&#xff0c;例如用户触发的点击事件&#xff0c;鼠标…

Nginx入门——Nginx的docker版本和windows版本安装和使用 代理的概念 负载分配策略

目录 引出nginx是啥正向代理和反向代理正向代理反向代理 nginx的安装使用Docker版本的nginx安装下载创建挂载文件获取配置文件创建docker容器拷贝容器中的配置文件删除容器 创建运行容器开放端口进行代理和测试 Windows版本的使用反向代理多个端口运行日志查看启动关闭重启 负载…

机器学习之概率论

最近&#xff0c;在了解机器学习相关的数学知识&#xff0c;包括线性代数和概率论的知识&#xff0c;今天&#xff0c;回顾了概率论的知识&#xff0c;贴上几张其他博客的关于概率论的图片&#xff0c;记录学习过程。

Linux搭建SSLVpn

安装http、ssl服务 编辑http配置文件 修改http的136行&#xff0c;276行以及990行 1、136行将监听端口注释 2、276行和990行修改为自己的域名和要访问的端口 修改http文档最后那部分 新添ssl配置信息&#xff0c;将端口修改为443&#xff08;截图错了server.key应该放在/etc/…

第8步---MySQL的存储过程和触发器

第8步---MySQL的存储过程和触发器 1.存储过程 5开始支持的 sql集&#xff0c;类似Java中的代码中的方法 实现对sql的封装和服用 有输入和输出 可以声明变量 可以实现一下复杂的控制语句 1.1入门案例 基本语法 测试数据 -- 创建表的测试数据 create table dept(deptno int pri…

Python土力学与基础工程计算.PDF-土的三项组成

5.3 Python求解 Python 求解代码如下&#xff1a; 1. # 定义已知参数 2. G_s 2.7 # 比重 3. w 0.2 # 含水量 4. e 0.6 # 孔隙比 5. gamma_w 9.81 # 水的重度 6. 7. # 根据公式计算饱和度 8. S_r G_s * w / e 9. print("饱和度为", S_r) 10. 11.…

JVM核心原理解读(一)---执行引擎

Java虚拟机规范制定了Java字节码执行引擎的概念模型,Java执行引擎作用概括起来就是执行编译产生的Java class文件,为用户提供了底层OS的调用,屏蔽了不同平台硬件和OS的差异性,使得编写的代码无差别的在各个平台运行; JVM运行时内存结构 运行时栈帧 局部变量表---方法的局部变…

创建git项目并提交

1.创建仓库 2.点击创建 3复制gitee码云的HttpS连接 4 提交上传 打开项目并点击菜单栏上的【CVS】–》【Import into version control】–》【Create Git Repository】创建本地仓库 在打开的【Create Git Repository】对话框内选择本地仓库的位置&#xff0c;这里我选择…

java八股文面试[数据结构]——Map有哪些子类

知识来源&#xff1a; 【23版面试突击】 用过哪些Map类&#xff0c;都有什么区别&#xff0c;HashMap是线程安全的吗&#xff1f;_哔哩哔哩_bilibili https://www.cnblogs.com/bubbleboom/p/12694013.html

RISC-V公测平台发布 · 数据库在RISC-V服务器上的适配评估

前言 上一期讲到YCSB在RISC-V服务器上对MySQL进行性能测试&#xff08;RISC-V公测平台发布 使用YCSB测试SG2042上的MySQL性能&#xff09;&#xff0c;在这一期文章中&#xff0c;我们继续深入讨论RISC-V数据库的应用。本期就继续利用HS-2平台来测试数据库软件在RISC-V服务器…

HarmonyOS ArkUI 属性动画入门详解

HarmonyOS ArkUI 属性动画入门详解 前言属性动画是什么&#xff1f;我们借助官方的话来说&#xff0c;我们自己简单归纳下 参数解释举个例子旋转动画 位移动画组合动画总结 前言 鸿蒙OS最近吹的很凶&#xff0c;赶紧卷一下。学习过程中发现很多人吐槽官方属性动画这一章比较敷…

CSS 盒子模型

前言 盒子模型-组成 CSS盒子模型是一种用来描述元素在页面布局中占据空间的模型。它将每个元素看作由内容区域、内边距、边框和外边距组成的一个矩形框。 盒子模型的组成部分包括&#xff1a; 内容区域&#xff08;Content&#xff09;&#xff1a;显示元素的实际内容&#xf…

商城的TPS与并发用户数是如何换算的?

商城的TPS与并发用户数的换算关系可以通过以下公式计算&#xff1a; TPS 并发用户数 / 平均事务响应时间 其中&#xff0c;平均事务响应时间是指系统处理一个事务所需的平均时间。 下面是商城性能测试的一些用例示例&#xff1a; 用户登录&#xff1a; 目标&#xff1a;测…

Docker的革命:容器技术如何重塑软件部署之路

引言 在过去的几年中&#xff0c;容器技术已经从一个小众的概念发展成为软件开发和部署的主流方法。Docker&#xff0c;作为这一变革的先驱&#xff0c;已经深深地影响了我们如何构建、部署和运行应用程序。本文将探讨容器技术的起源&#xff0c;Docker如何崛起并改变了软件部…

centos7安装MySQL8

Centos7安装MySQL8 MySQL版本&#xff1a;8.0.34 1.安装前准备 &#xff08;1&#xff09;查看是否安装mariadb [rootkb135 ~]# rpm -qa|grep mariadb &#xff08;2&#xff09;卸载mariadb并检查是否卸干净 [rootkb135 ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.68-1.el7.x8…

vue 简单实验 v-on html事件绑定

1.代码 <script src"https://unpkg.com/vuenext" rel"external nofollow" ></script> <div id"event-handling"><p>{{ message }}</p><button v-on:click"reverseMessage">反转 Message</but…

Selenium环境+元素定位大法

selenium 与 webdriver Selenium 是一个用于 Web 测试的工具&#xff0c;测试运行在浏览器中&#xff0c;就像真正的用户在手工操作一样。支持所有主流浏览器 WebDriver 就是对浏览器提供的原生API进行封装&#xff0c;使其成为一套更加面向对象的Selenium WebDriver API。 使…

限制立方样条(RCS)中的P for overall和P for nonlinear的计算

最近不少人私信我&#xff0c;说有些SCI文章报了两个P值一个是P for overall,一个是P for nonlinear,就像下图这样&#xff0c;问我P for overall怎么计算。 P for overall我也不清楚是什么&#xff0c;有些博主说这个是总效应的P值&#xff0c;但是我没有找到相关出处。但是怎…

CnetSDK .NET OCR SDK Crack

CnetSDK .NET OCR SDK Crack CnetSDK.NET OCR库SDK是一款高度准确的.NET OCR扫描仪软件&#xff0c;用于使用手写、文本和其他符号等图像进行字符识别。它是一款.NET OCR库软件&#xff0c;使用Tesseract OCR引擎技术&#xff0c;可将字符识别准确率提高99%。通过将此.NET OCR扫…