aiohttp vs. requests：异步处理大规模HTTP请求的性能差异及原因剖析

2024/12/27 03:21:35 1 0 0 0

aiohttp vs. requests：异步处理大规模HTTP请求的性能差异及原因剖析

在处理大量HTTP请求的场景下，Python的requests库和aiohttp库哪个性能更好？这是一个很多开发者都关心的问题。答案是：aiohttp在处理大规模并发HTTP请求时，通常会显著优于requests。这是因为aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP客户端，而requests是同步的。

同步与异步：性能差异的根源

requests库是同步的，这意味着当它发出一个HTTP请求时，程序会阻塞，直到服务器返回响应。如果需要发送大量的请求，程序会依次发送每个请求，等待每个请求的响应，这会导致严重的性能瓶颈，尤其是在网络延迟较大的情况下。想象一下，你排队买奶茶，每个顾客都要等待前面的顾客买完才能买，这就是同步的效率。

aiohttp库是异步的，它利用asyncio事件循环机制，可以同时处理多个请求。它不会阻塞程序，而是将每个请求交给事件循环处理，当一个请求完成时，事件循环会通知程序，程序可以继续处理其他请求。这就像一个多窗口操作，你可以同时处理多个任务，大大提升了效率。

一个简单的性能对比

让我们用一个简单的例子来比较requests和aiohttp的性能。假设我们要从100个不同的URL获取数据：

使用requests:

import requests
import time

urls = ["http://www.example.com" for _ in range(100)]

start_time = time.time()

for url in urls:
    response = requests.get(url)
    # 处理响应

end_time = time.time()

print(f"requests耗时：{end_time - start_time}秒")

使用aiohttp:

import asyncio
import aiohttp
import time

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

async def main():
    urls = ["http://www.example.com" for _ in range(100)]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        start_time = time.time()
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        end_time = time.time()
        print(f"aiohttp耗时：{end_time - start_time}秒")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

你会发现，aiohttp的执行速度要快得多。这是因为aiohttp能够同时处理多个请求，而requests只能顺序处理。

更深入的分析

aiohttp的性能优势不仅仅在于异步特性。它还使用了更有效的网络I/O模型，例如selectors模块，可以更好地利用系统资源。此外，aiohttp的代码库更加轻量级，减少了不必要的开销。

结论

在处理大规模HTTP请求时，aiohttp无疑是更好的选择。它的异步特性和高效的I/O模型能够显著提升性能，尤其是在面对高并发、高延迟的网络环境时。当然，requests库也仍然非常有用，尤其是在不需要处理大量并发请求的场景下，因为它更简洁易用。选择哪个库取决于你的具体需求和应用场景。如果你需要处理大量并发请求，那么aiohttp是更好的选择；如果你只需要处理少量请求，那么requests是一个不错的选择。记住，选择合适的工具才能达到事半功倍的效果。

Python工程师老王 aiohttp requests 异步编程 HTTP请求性能优化

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