python中的sendto()

Question

我在Linux Ubuntu上用Python程序做流量生成器，代码如下：

import socket, sys

host = sys.argv[1] #Server IP Address
textport = sys.argv[2] #Server Binding Port

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) #socket

try:

    port = int(textport)

except ValueError:

    port = socket.getservbyname(textport, 'udp')

while 1:

   try:
        data = open('auth3.log')#read file

        for each_line in data: #each rows
                try:
                        (role,line_spoken) = each_line.split(': ',1)#split two parts
                        role  =  role.strip()
                        s.sendto(role, (host, port))
                        print('Send: ' + str(role) + "\n" )
                except:
                        pass

    except IOError as err:
        print('file isn\'t exist!!~'+str(err))

    finally:
        if 'data' in locals():   #If data have no object, Don't use data to close!!~
                data.close()

    print "\n"

auth3.log的大小大约是1.8M。

当我向目标服务器发送数据时，我使用snmp，OID是''ifInOctets''，来获取流量信息。

但是我重新计算流量到''Kbits''单位时，大约是128。

我该如何使用这个程序将带宽填满到1Gbits？（换句话说，我想把带宽用满）

谢谢你的帮助。

Answer 1

你的程序运行得不够快，无法在网络上达到1Gbps的速度。

为了让它运行得更快，你可以：

1. 去掉在sendto之后调用print的部分。（打印本身就比较慢。）
2. 提前处理你的auth3.log文件，这样就不需要在内部循环中处理它。（现在你在循环中使用.split和.strip，这两者都在浪费CPU时间。）
3. 重写你的程序，发送更大块的数据。

不过，我担心结果还是达不到1Gbps。要真正把你的网络带宽用到极限，可以试试使用像Colasoft Packet Builder这样的流量生成程序（虽然我也不确定这个程序是否能做到。1Gbps的流量可真不少。）

Answer 2

你这段代码已经实现了Chris Merck建议的前两个优化。

import socket, sys, itertools

host = sys.argv[1] #Server IP Address
textport = sys.argv[2] #Server Binding Port

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

try:
    port = int(textport)
except ValueError:
    port = socket.getservbyname(textport, 'udp')

# preprocess file data    
with open('auth3.log') as data:
    roles = [role for (role, line_spoken) in line.split(': ', 1) for line in data]

# preprocess everything we can
hp = (host, port)
send = s.sendto

for role in itertools.cycle(roles):
    try:
        send(role, hp)
    except:
        pass

如果你想进一步优化，可以考虑使用Cython，这样可能会让循环运行得更快。如果代码运行后还是没有产生足够的流量，你可能需要同时启动多个进程来处理。