大家好，我是ICodeWR。今天要记录的是 Python 软件开发I/O与网络优化的相关知识。

7.1 零拷贝技术（sendfile）

7.1.1 传统文件传输瓶颈

# 传统文件传输（多次数据拷贝）
def legacy_transfer(file_path, sock):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        data = f.read()  # 用户态缓存
        sock.send(data)  # 内核态拷贝
    # 总拷贝次数：4次（磁盘→内核→用户→内核→网卡）

7.1.2 sendfile系统调用优化

# 零拷贝传输（Linux/MacOS可用）
import socket
import os

def zero_copy_transfer(file_path, sock):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        file_size = os.path.getsize(file_path)
        sock.sendfile(f, 0, file_size)  # 直接在内核完成传输
    # 拷贝次数：2次（磁盘→内核→网卡）

性能对比（传输1GB文件）：

• 传统方式：12秒 | CPU占用80%
• Zero-Copy：0.8秒 | CPU占用15%

7.2 异步IO百万连接处理

7.2.1 异步服务器架构

import asyncio
from aiohttp import web

async def handle_request(request):
    data = await request.post()
    return web.json_response({"status": "ok"})

async def init_server():
    app = web.Application()
    app.router.add_post("/api", handle_request)
    runner = web.AppRunner(app)
    await runner.setup()
    site = web.TCPSite(runner, '0.0.0.0', 8080)
    await site.start()
    print("Server started at http://0.0.0.0:8080")

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(init_server())
    loop.run_forever()

7.2.2 连接池管理优化

from aiohttp import TCPConnector

async def fetch(url):
    # 限制同一域名并发连接数
    connector = TCPConnector(limit_per_host=10)
    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        async with session.get(url) as resp:
            return await resp.text()

# 对比：无限制连接池容易导致服务器拒绝服务

7.3 协议缓冲区（Protobuf）优化

7.3.1 定义Proto格式

// person.proto
syntax = "proto3";

message Person {
    int32 id = 1;
    string name = 2;
    repeated string emails = 3;
    map attributes = 4;
}

7.3.2 Python序列化实战

from person_pb2 import Person

# 创建对象
p = Person()
p.id = 123
p.name = "Alice"
p.emails.append("alice@example.com")
p.attributes["role"] = "admin"

# 序列化
binary_data = p.SerializeToString()  # 大小比JSON小60%

# 反序列化
p2 = Person()
p2.ParseFromString(binary_data)

7.4 高效序列化方案对比

7.4.1 性能对照表

7.4.2 实战案例：日志处理优化

import msgpack

# 传统JSON处理
def process_json_logs():
    with open("logs.json") as f:
        for line in f:
            data = json.loads(line)  # 1MB/s处理速度

# MessagePack优化
def process_msgpack_logs():
    with open("logs.msgpack", "rb") as f:
        while True:
            chunk = f.read(4096)
            if not chunk:
                break
            data = msgpack.unpackb(chunk)  # 5MB/s处理速度

本章实验

实验7-1：构建高并发爬虫系统

需求：

1. 同时监控500个新闻源
2. 每秒处理1000+请求
3. 响应时间<200ms

参考方案：

import asyncio
from aiohttp import ClientSession, TCPConnector

async def fetch_news(url, session):
    try:
        async with session.get(url, timeout=5) as resp:
            html = await resp.text()
            return parse_news(html)
    except Exception as e:
        return None

async def main():
    connector = TCPConnector(limit=500)  # 控制总连接数
    async with ClientSession(connector=connector) as session:
        tasks = [fetch_news(url, session) for url in news_urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return [r for r in results if r]

# 执行效率：传统多线程方案 15秒 → 异步方案 1.2秒

I/O优化检查表

性能优化自查

• 是否启用零拷贝传输？
• 是否合理设置连接池参数？
• 序列化方案是否最优？
• 异步代码是否避免阻塞调用？

常见陷阱排查

• 检查文件描述符泄漏（lsof命令）
• 验证缓冲区大小设置（SO_SNDBUF/SO_RCVBUF）
• 分析TCP重传率（netstat -s）
• 监控内存映射文件使用量

将陆续更新 Python 编程相关的学习资料！

作者：ICodeWR

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