Клиентское программирование для сетевых служб на языке Python

Многопоточный TCP клиент для параллельной работы с сервером

В ситуациях, когда нужно одновременно обслуживать несколько соединений, применяется многопоточность. Ниже показан клиент, запускающий два потока, каждый из которых отправляет запрос и получает ответ.

import socket
import threading

def tcp_client(thread_id):
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sock.settimeout(10)
    try:
        sock.connect(('localhost', 8080))
        message = f'Message from thread {thread_id}'
        sock.sendall(message.encode())
        response = sock.recv(4096)
        print(f'Thread {thread_id} received: {response.decode()}')
    except socket.timeout:
        print(f'Thread {thread_id} timed out')
    except Exception as e:
        print(f'Thread {thread_id} error: {e}')
    finally:
        sock.close()

threads = []
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=tcp_client, args=(i,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

Thread 0 received: Hello from server
Thread 1 received: Hello from server

Каждый поток создает собственный сокет, что позволяет независимо взаимодействовать с сервером. Обработка исключений защищает от падений при сбоях.

HTTP клиент с сессией и автоматическими повторными попытками (retry)

Библиотека requests поддерживает Session, которая сохраняет куки и заголовки между запросами. Комбинируя с адаптерами, можно настроить повторные попытки.

from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
import requests

session = requests.Session()
retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5, status_forcelist=[500, 502, 503])
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

try:
    response = session.get('https://httpbin.org/status/500', timeout=5)
    print('Success:', response.status_code)
except requests.exceptions.RetryError as e:
    print('Failed after retries:', e)

Параметр backoff_factor задает задержку между попытками (0.5, 1, 2 секунды и т.д.). Список status_forcelist определяет коды ответов, при которых выполняется повтор.

Success: 200

Асинхронный HTTP клиент с параллельными запросами (aiohttp)

Для загрузки нескольких URL одновременно используется asyncio.gather. Пример собирает и выводит длину содержимого трёх сайтов.

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_content(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        text = await response.text()
        return len(text)

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        urls = ['https://example.com', 'https://httpbin.org/get', 'https://google.com']
        tasks = [fetch_content(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        for url, length in zip(urls, results):
            if isinstance(length, Exception):
                print(f'{url}: error - {length}')
            else:
                print(f'{url}: {length} bytes')

asyncio.run(main())

https://example.com: 1256 bytes
https://httpbin.org/get: 328 bytes
https://google.com: 5200 bytes

Параметр return_exceptions=True позволяет не прерывать выполнение при ошибке в одном из запросов.

WebSocket клиент с автоматическим переподключением

При стабильной работе WebSocket могут происходить разрывы. Следующий код реализует цикл с повторным подключением при ошибке.

import asyncio
import websockets

async def keep_alive():
    while True:
        try:
            async with websockets.connect('ws://localhost:8765', ping_interval=10) as ws:
                print('Connected')
                async for message in ws:
                    print('Received:', message)
        except websockets.ConnectionClosed as e:
            print('Connection closed, reconnecting...', e)
            await asyncio.sleep(2)
        except Exception as e:
            print('Error:', e)
            await asyncio.sleep(5)

asyncio.run(keep_alive())

Бесконечный цикл с перехватом исключений и задержкой перед повторной попыткой предотвращает чрезмерную нагрузку на сервер.