ESP32 MicroPython HTTP请求优化：解决网页读取内存不足问题

1. 流式读取响应，避免加载整个网页 #

urequests的响应对象支持流式读取，无需一次性调用response.text（该操作会把整个网页加载到内存）。直接读取响应的原始字节流，每次读一小段，找到目标内容后立即终止请求并释放连接：

import urequests
import gc

gc.collect()
url = "https://www.heizpellets24.de"
resp = urequests.get(url, stream=True)

target_found = False
buffer = bytearray()
# 每次读取512字节的小块数据
for chunk in resp.iter_content(chunk_size=512):
    buffer.extend(chunk)
    # 替换为实际的目标HTML标签，比如价格对应的标记
    if b'<div class="product-price">' in buffer:
        # 从缓冲区中提取目标数值
        start_idx = buffer.find(b'<div class="product-price">') + len(b'<div class="product-price">')
        end_idx = buffer.find(b'</div>', start_idx)
        price = buffer[start_idx:end_idx].strip().decode('utf-8')
        target_found = True
        break
    # 防止缓冲区过大，定期保留最后1024字节（避免遗漏标签）
    if len(buffer) > 2048:
        buffer = buffer[-1024:]

resp.close()  # 必须关闭连接释放资源
if target_found:
    print(f"提取到价格: {price}")

这种方式仅在内存中保留一小段响应内容，不会触发大内存分配请求。

2. 用结构化标签匹配替代偏移量 #

放弃固定偏移量提取，改为基于HTML的标签特征（如class、id属性）匹配，既避免网页微小改动导致失效，也能更精准定位目标。比如目标价格在<span id="current-price">标签内，就直接匹配该id的标签，而非依赖字符位置。

如果不想引入第三方库，可自行编写简单的状态机流式处理字节流中的标签；也可以使用MicroPython生态的轻量HTML解析库（如适配MicroPython的tinyhtmlparser），避免占用过多内存。

3. 优化内存碎片与分配 #

虽然显示有89952字节空闲，但内存碎片可能导致无法分配连续的20000字节块，可尝试：

• 在发起请求前多次调用gc.collect()，且尽量在项目其他大内存模块未运行时执行抓取操作
• 避免在循环中频繁创建大字符串或字节对象，尽量复用现有缓冲区（如上述代码中的bytearray）
• 临时关闭非必要的功能模块（如闲置传感器、无关连接），抓取完成后再恢复，释放额外内存

4. 减少HTTP请求的数据量 #

通过HTTP请求头的Accept-Encoding字段，请求服务器返回压缩后的内容（如gzip），大幅减少传输的数据量：

headers = {'Accept-Encoding': 'gzip'}
resp = urequests.get(url, headers=headers, stream=True)

部分版本的urequests支持自动解压，也可使用uzlib模块手动解压chunk，虽增加少量CPU开销，但能显著降低内存占用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fab_ME