Python 中的异步请求

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今天我们来学习一下异步请求； 这个讨论将引出代码示例，看看我们如何在 Python 中编写异步请求。

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Python 中的异步请求

异步请求是我们系统的核心。 我们可以这样想：

当用户加载我们的网站（网站或网络应用程序）时，用户立即开始看到内容。 但它还没有完全准备好。 因此，当用户继续与页面交互时，我们在后台异步加载内容。

这些请求在等待响应时不会阻止后续代码的执行。 这意味着在处理请求时其他代码可以继续运行。

在处理可能需要一些时间才能响应的外部资源（例如 API 调用）时，它会很有帮助。 它还可以使您的代码响应更快，因为 UI 可以在处理请求时继续更新。

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在 Python 中使用异步请求的重要性

异步请求是提高 Python 应用程序性能的好方法。 当发出请求时，Python解释器可以在处理请求的同时继续执行其他代码。

它可以显着提高速度，特别是对于发出大量请求的应用程序。 但是，以下是使用异步请求时需要记住的一些要点。

1. 首先，我们必须避免同时提出太多请求。 如果我们提出太多请求，口译员可能会不知所措并放慢速度。
2. 其次，我们需要做好处理错误的准备。 如果请求失败，解释器将无法继续执行代码。

总的来说，异步请求是提高 Python 应用程序性能的一个很好的工具。 但是，小心使用它； 它们可以帮助我们的应用程序运行得更快、更流畅。

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用 Python 编写异步请求的最简单方法

使用 asyncio 模块可以轻松地发出异步请求。 此外，python的asyncio库提供了编写异步代码的工具。 例如，我们可以使用 asyncio.sleep() 暂停协程，使用 asyncio.wait() 等待协程完成。

要编写异步请求，我们需要首先创建一个协程。 我们可以使用 asyncio.ensure_future() 函数来做到这一点。 一旦我们有了协程，我们就可以使用 asyncio.sleep() 函数来暂停它，并使用 asyncio.wait() 函数来等待它完成。

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在 Python 中处理异步请求

首先，如果我们想在Python中运行异步请求，那么您应该使用以下命令安装aiohttp的python库。

pip install aiohttp

我们可以使用异步请求来提高 Python 应用程序的性能。 通过并行发出请求，我们可以大大加快这个过程。

在 Python 中有一些不同的方法来处理异步请求。 最流行的是 asyncio 库。 这个库提供了处理异步请求的强大工具。

另一个流行的选择是 grequests 库。 这个库比 asyncio 使用起来更简单一些，但它可以同样有效。

我们选择哪个选项将取决于我们的具体需求。 但无论我们选择哪种方式，我们都可以通过异步请求看到显着的性能提升。

import grequests

urls = [
    'http://www.heroku.com',
    'http://tablib.org',
    'http://httpbin.org',
    'http://python-requests.org',
    'http://kennethreitz.com'
]

rs = (grequests.get(u) for u in urls)
grequests.map(rs)

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异步请求所需的 Python 库

我们可以使用大量 Python 库来发出异步请求。 最受欢迎的是 aiohttp 和 asyncio。

用于异步请求的 aiohttp 库

aiohttp 是一个使我们能够发出异步 HTTP 请求的库。 它建立在 asyncio 之上，并提供了一个简单的接口来发出 HTTP 请求。

用于异步请求的 asyncio 库

asyncio 是一个支持 Python 异步编程的库。 它使我们能够编写异步代码，并使使用支持 asyncio 的库变得容易。

aiohttp 和 asyncio 都可以在 PyPI 上使用，并且可以使用 pip 安装。

import asyncio
import aiohttp
import json

from text_api_config import apikey

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异步请求与常规请求

我们可以向服务器发出两种类型的请求：异步请求和常规请求。 当用户仍然与页面交互时，异步请求是在后台发出的。 典型的请求是在页面加载时发出的。

异步请求通常比常规请求更快、更高效，因为它们不会阻止页面加载。 然而，它们的实现可能更加复杂，并且并非所有浏览器都始终支持它们。

代码示例：

import requests
import time

start_time = time.time()

for number in range(1, 151):
    url = f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{number}'
    resp = requests.get(url)
    pokemon = resp.json()
    print(pokemon['name'])

print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

输出:

bulbasaur
ivysaur
venusaur
....
dragonair
dragonite
mewtwo
--- 68.17992424964905 seconds

Python 中的 asyncio 模块

asyncio 是 Python 中用于并发编程的模块。 它提供了一个用于管理并发线程、任务和事件的框架。 asyncio 用于编写可以同时执行多个任务的程序。

asyncio 基于协程的概念。 协程是一个可以暂停执行并将控制权交还给调用者的函数。 它允许多个协程同时运行。

asyncio 提供了用于管理协程的工具，包括事件循环、任务调度程序和并发数据结构。

asyncio 是编写并发程序的有效方式。 它易于使用并且可以扩展到大型程序。 asyncio 是需要同时执行多个任务的程序的绝佳选择。

代码示例：

import asyncio
import aiohttp
import json
from text_api_config import apikey

async def gather_with_concurrency(n, *tasks):
    semaphore = asyncio.Semaphore(n)
    async def sem_task(task):
        async with semaphore:
            return await task
   
    return await asyncio.gather(*(sem_task(task) for task in tasks))

Python 中的 aiohttp 模块

aiohttp 模块是 Python 的异步 HTTP 客户端/服务器。 它基于 asyncio 构建，并提供了一个用于处理 HTTP 的简单 API。

aiohttp 模块使得在 Python 中使用 HTTP 变得很容易。 它提供了一个简单的 API，可以轻松发送和接收 HTTP 请求和响应。

aiohttp 模块还提供了一种运行异步 HTTP 服务器的方法。

import asyncio
import aiohttp
import json
from text_api_config import apikey

async def main():
    conn = aiohttp.TCPConnector(limit=None, ttl_dns_cache=300)
    session = aiohttp.ClientSession(connector=conn)
    urls = [summarize_url, ner_url, mcp_url]
    conc_req = 3

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Python 中的异步请求

代码示例：

import queue
def task1(name, s_queue):
    if s_queue.empty():
        print(f'Task {name} has nothing to do')
    else:
        while not s_queue.empty():
            cnt = s_queue.get()
            total = 0
            for x in range(cnt):
                print(f'Task {name} is working now.')
                total += 1
            print(f'Task {name} is working with a total of: {total}')
def s_async():
    s_queue = queue.Queue()
    for work in [2, 5, 10, 15, 20]:
        s_queue.put(work)
    tasks = [
        (task1, 'Async1', s_queue),
        (task1, 'Async2', s_queue),
        (task1, 'Async3', s_queue)
    ]
    for t, n, q in tasks:
        t(n, q)
if __name__ == '__main__':
    s_async()

输出:

Task Async1 is running now.
Task Async1 is running with a total of: 2
Task Async1 is running now
...
Task Async1 is running now.
Task Async1 is running with a total of: 5
Task Async1 is running now
...
Task Async1 is running now.
Task Async1 is running with a total of: 10
Task Async1 is running now
...
Task Async1 is running now.
Task Async1 is running with a total of: 15
Task Async1 is running now
...
Task Async1 is running now.
Task Async1 is running with a total of: 20
Task Async3 has nothing to do