Python Requests异步请求实现：asyncio与aiohttp性能对比分析


参考资源链接：[python requests官方中文文档（ 高级用法 Requests 2.18.1 文档 ）](https://wenku.csdn.net/doc/646c55d4543f844488d076df?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 异步请求的基础知识

## 1.1 异步请求的概念

在现代Web应用中，异步请求是一种高效的网络通信方式，允许程序在等待服务器响应时继续执行其他任务。这与传统的同步请求不同，后者需要程序等待每个请求完成才能继续执行后续操作。异步请求特别适合处理大量I/O密集型操作，可以显著提高应用的性能和响应速度。

## 1.2 异步请求的工作原理

异步请求的实现依赖于非阻塞I/O操作和事件驱动机制。在异步请求中，程序发出请求后不会停滞等待响应，而是继续执行后续代码。一旦请求完成，系统会通过事件、回调或监听器通知程序处理结果。这种方式使得多个请求可以并发执行，极大地提高了处理效率。

## 1.3 异步请求的重要性

随着网络应用规模的不断扩大，对服务的并发处理能力要求越来越高。异步请求因其能有效减少阻塞时间、提高资源利用率、降低延迟而变得至关重要。开发者通过使用异步请求，可以构建出更加响应迅速、资源利用更加高效的应用程序。

## 1.4 小结

在本章中，我们介绍了异步请求的基本概念、工作原理以及其在现代应用中的重要性。理解这些基础知识，对于掌握后面章节中asyncio和aiohttp的深入实践至关重要。接下来，我们将探索如何利用Python的`asyncio`库和`aiohttp`库进行异步请求的具体实践。

# 2. asyncio与aiohttp入门实践

## 2.1 asyncio的异步请求基础

### 2.1.1 asyncio库的安装与环境准备

在开始我们的异步编程之旅之前，我们首先需要确保我们的Python环境已经安装了`asyncio`库。`asyncio`库是Python的标准库之一，它提供了对异步IO的支持。这意味着，您可以直接在Python 3.4及更高版本中使用`asyncio`。如果您使用的是Python 3.4，您需要安装`backports:asyncio`以使用`asyncio`中的最新功能。

要安装`backports:asyncio`，您可以通过pip执行以下命令：

pip install backports.asyncio

一旦安装完成，您就可以开始创建异步函数并使用`asyncio`的事件循环了。这里是一个非常基础的异步函数示例：

import asyncio

async def main():
    print('Hello ...')
    await asyncio.sleep(1)
    print('... World!')

asyncio.run(main())

在上面的代码中，`main()`是一个异步函数（async function），它使用了`await`关键字来等待`asyncio.sleep(1)`的完成，这在异步编程中是一种非阻塞的暂停。`asyncio.run()`是一个便利的函数，用来运行主入口点“main”函数。

### 2.1.2 asyncio的异步函数与协程使用

在`asyncio`库中，最基本的构造块是协程（coroutine）。协程是处理异步IO的核心概念，它们可以被看作是轻量级的线程。然而，不同于线程，协程不会造成资源的浪费，因为它们不需要频繁的上下文切换。

让我们看看如何创建一个简单的协程，并执行它：

import asyncio

async def say_after(delay, what):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(what)

async def main():
    print(f"started at {time.strftime('%X')}")

    await say_after(1, 'hello')
    await say_after(2, 'world')

    print(f"finished at {time.strftime('%X')}")

asyncio.run(main())

在这个例子中，`say_after`是一个异步函数，它在等待一定时间后打印一条消息。`main`函数中先后调用了`say_after`两次。`await`在这里的含义是挂起当前协程的执行，直到被等待的协程完成。`asyncio.run(main())`则启动了事件循环，并运行`main`协程。

在编写更复杂的异步应用程序时，你可能需要同时运行多个协程。为此，你可以使用`asyncio.gather()`来同时运行多个协程：

import asyncio

async def say_after(delay, what):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(what)

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(say_after(1, 'hello'))
    task2 = asyncio.create_task(say_after(2, 'world'))

    # 等待两个任务完成
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())

在这个例子中，我们使用`asyncio.create_task()`来创建了两个并发运行的任务。`asyncio.gather()`函数会等待所有任务完成。这样，我们的程序就可以在等待异步操作完成的同时，继续执行其他代码。

## 2.2 aiohttp的异步请求基础

### 2.2.1 aiohttp库的安装与环境准备

对于异步HTTP请求和响应的处理，`aiohttp`库提供了一个功能全面的客户端和服务器端异步网络库。要安装`aiohttp`库，您可以使用pip：

pip install aiohttp

安装完成后，您就可以开始使用`aiohttp`来创建异步HTTP客户端了。与`requests`库不同的是，`aiohttp`支持异步请求，能够非阻塞地执行多个请求。

### 2.2.2 aiohttp的会话与异步请求方法

使用`aiohttp`时，一个重要的概念是会话（session）。会话对象允许你在多个请求之间共享某些参数，比如cookies或者HTTP头。一个典型的异步请求的例子看起来像这样：

import aiohttp
import asyncio

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

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://python.org')
        print(html)

asyncio.run(main())

在这个例子中，`fetch`是一个异步函数，它接受一个会话和一个URL作为参数，并返回从该URL获取的页面内容。`main`函数中创建了一个`ClientSession`的上下文管理器，它在完成所有请求后会自动关闭会话。

`aiohttp`还支持流式响应处理，这在处理大型文件或者大数据时非常有用：

import aiohttp
import asyncio

async def download_file(session, url, filename):
    async with session.get(url) as response:
        with open(filename, 'wb') as fd:
            while True:
                chunk = await response.content.read(1024)
                if not chunk:
                    break
                fd.write(chunk)

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        await download_file(session, 'http://python.org', 'python.html')

asyncio.run(main())

在这个例子中，`download_file`函数异步地下载了一个远程文件，并将其保存到本地。我们通过循环来读取响应内容，直到没有更多数据为止。`response.content.read()`方法用于异步读取数据块。

## 2.3 同步与异步请求的对比

### 2.3.1 同步请求的工作原理

在传统的同步请求模型中，每个请求都是按顺序执行的。例如，如果您的应用程序需要从多个不同的URL获取数据，它会一个接一个地进行这些请求，并等待每个请求完成后才能继续执行后续的代码。这意味着如果一个请求花费了较长的时间，整个应用程序的其他部分在等待这个请求完成时都会被阻塞。

### 2.3.2 异步请求的优势分析

异步请求允许程序同时进行多个操作。不同于同步请求，异步请求在等待例如网络响应时不会阻塞程序的其他部分。这使得异步请求在需要处理大量并发操作，例如在Web爬虫和Web服务中，可以显著提高应用程序的效率和吞吐量。

异步IO的使用减少了程序的响应时间，并且由于它使用的系统线程更少，资源占用也更少。这就允许系统能够处理更多的连接，而不会出现资源耗尽的问题。

当我们对比同步和异步请求时，通常会使用如下的性能基准测试，以此来量化两种请求方式的性能差异。在接下来的章节中，我们将深入探讨性能基准测试，以及如何对`asyncio`和`aiohttp`进行性能测试，并对其结果进行分析。

# 3. 性能基准测试与对比

性能基准测试是任何技术评估过程的重要组成部分，因为它提供了关于技术如何在实际工作负载下表现的硬性指标。在异步编程领域，性能基准测试尤其重要，因为它涉及到复杂的时间管理和资源分配机制。在本章节中，我们将深入探讨asyncio和aiohttp框架的性能测试方法论，并进行对比分析。

## 3.1 性能基准测试方法论

在开始深入讨论asyncio和aiohttp的具体性能测试之前，我们需要理解性能基准测试的基本方法论。这包括测试环境的搭建和测试指标的定义两个核心部分。

### 3.1.1 测试环境的搭建

为了保证性能测试结果的有效性和可靠性，必须在一个受控的环境中搭建测试环境。这涉及到硬件配置、软件环境、网络条件等多个方面：

- **硬件配置**：确保所有测试都运行在同一硬件配置上，以消除硬件差异对测试结果的影响。这包括处理器速度、内存大小和类型以及网络硬件等。
- **软件环境**：包括操作系统、Python版本、所有依赖库和框架的准确版本号。对于Python，最佳实践是