• Как начать познание информационной безопасности?

    font
    @font
    В поисках самого лучшего
    Если надо, можно прокачать бумажную безопасность еще, чтобы знать границы необъятного законодательства Российской Федерации.
    Но это скучно.
    Ходите на конференции (PHD с ZeroNights норм), ломайте вай-фай, ддосьте сервера, сливайте базы, воруйте пароли MITM'ом в макдаке, а после этого можно перебеситься и выбрать направление.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Python многопоточность Requests, что блокирует обработку?

    bzzzzzz
    @bzzzzzz
    Блокирует обработку в вашем случае не GIL, а то, как вы распределяете задачи между потоками: вы перед началом работы распределяете все урлы поровну между потоками и, поэтому, складывается такая ситуация, когда часть потоков простаивает и ждет когда один из них проверит все оставшиеся ему сайты. В своей программе вы должны использовать очереди для распределения задач и, конечно же, сократить количество I/O операций.

    Код будет приблизительно таким (смотрите мои комментарии для того, чтобы понять что и почему):

    # coding=utf-8
    import requests
    import time
    import os
    from threading import Thread, current_thread
    from Queue import Queue
    
    
    theard_count = 25
    
    
    domain_file = "domains.txt"
    domain_temp = "temp"
    
    
    def check_url(host):
        url = 'http://' + host
    
        try:
            requests.get(url, timeout=5)
        except Exception:
            return False
        else:
            return True
    
    
    def run(queue, result_queue):
        # Цикл продолжается пока очередь задач не станет пустой
        while not queue.empty():
            # получаем первую задачу из очереди
            host = queue.get_nowait()
            print '{} checking in thread {}'.format(host, current_thread())
            # проверяем URL
            status = check_url(host)
            # сохраняем результат для дальнейшей обработки
            result_queue.put_nowait((status, host))
            # сообщаем о выполнении полученной задачи
            queue.task_done()
            print '{} finished in thread {}. Result={}'.format(host, current_thread(), status)
    
        print '{} closing'.format(current_thread())
    
    
    # MAIN
    def main():
        start_time = time.time()
    
        # Для получения задач и выдачи результата используем очереди
        queue = Queue()
        result_queue = Queue()
    
        fr_success = os.path.join(domain_temp, "req-good.txt")
        fr_errors  = os.path.join(domain_temp, "req-error.txt")
    
        # Сначала загружаем все URL из файла в очередь задач
        with open(domain_file) as f:
            for line in f:
                queue.put(line.strip())
    
        # Затем запускаем необходимое количество потоков
        for i in range(theard_count):
            thread = Thread(target=run, args=(queue, result_queue))
            thread.daemon = True
            thread.start()
    
        # И ждем, когда задачи будут выполнены    
        queue.join()
    
        # После чего пишем результаты в файлы
        with open(fr_success, 'w') as fs, open(fr_errors, 'w') as fe:
            while not result_queue.empty():
                status, host = result_queue.get_nowait()
    
                if status:
                    f = fs
                else:
                    f = fe
    
                f.write(host)
                f.write('\n')
    
        print time.time() - start_time
    
    if __name__ == '__main__':
        main()


    500 сайтов, из которых 150 не работают, он парсит за 35 секунд.
    Ответ написан
    3 комментария