Python用多线程并发访问网站服务器，测试网站并发处理效果

文章目录

• 1.引入
• 2.Python技术路线
• 3.代码逻辑
• 4.效果
• 5.代码

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1.引入

最近因做的一个小程序，想测试一下，小程序抗并发能力，就用Python写了一小段代码模拟并发访问服务器，看看会怎样，结果就是小程序会很卡。

2.Python技术路线

使用了 multiprocessing.dummy 模块执行多线程并发访问。btw：dummy 模块是多线程，multiprocessing 是多进程。
multiprocessing模块要安装

3.代码逻辑

多线程执行请求，不管请求成功与否，请求后都继续递归，这样就持续访问服务器了

4.效果

5.代码

import random
import requests
import urllib3
import traceback
from multiprocessing.dummy import Pool

# 设置session
urllib3.disable_warnings()
requests.adapters.DEFAULT_RETRIES = 5 # 增加重连次数
session = requests.session()
session.keep_alive = False # 关闭多余连接，以免链接过多 request报错

def Req(dic):
    try:
        idx = dic["idx"]

        url = 'https://www.xxx.com/'
        # 发送get请求
        r = session.get(url=url, verify=False)
        # 递归再次访问，如此循环，所有线程都不会闲着，都会一直运行
        print(f'线程{idx}访问成功，继续递归访问')
        Req(dic)
    except Exception as e:
        print('出错了')
        # print(e)
        # traceback.print_exc()
        # 出错了，也继续递归访问
        print(f'线程{idx}访问失败，继续递归访问')
        Req(dic)

def Main():
    threadLists = []  # 线程用的列表
    threadcount = 3000 # 线程大小3000个，看自己电脑性能分配

    pool1 = Pool(threadcount) # 线程池，3000个线程
    # 给列表初始化共有多少个请求 20w个
    for i in range(1, 200000):
        threadLists.append({"idx":i})

    pool1.map(Req, threadLists)
    pool1.close()
    pool1.join()
if __name__ == "__main__":
    Main();

btw：代码功能接近多线程爬虫