在處理與資料預處理和網路開發相關的應用程式時，需要執行多個 HTTP 請求。在處理大量請求的情況下，使用同步請求往往效率比較低，因為每個請求都必須等待前一個請求完成。因此，這種方法會顯著延遲，尤其是當向具有不同響應時間的外部 API 發出請求時效率更低。與同步請求不同，非同步請求允許我們可以同時發出多個請求，這非常高效且執行速度更快。
在本文中，我們將瞭解如何使用 Python 發出非同步 HTTP 請求。我們將使用專為 Python 中的非同步操作而設計的 “aiohttp” 庫。
使用 Python 的非同步請求
先決條件
首先，讓我們瞭解一下在深入研究 Asynchronous 請求之前我們應該熟悉的一些先決條件：
Python 程式語言基礎知識
基本瞭解 HTTP 請求和 Python 庫請求
熟悉 Python 中的非同步程式設計概念，例如 “async” 和 “await”
首先安裝庫 “aiohttp” 和 “asyncio”。如果作業系統是 Windows，請使用 “pip”，如果作業系統是 Mac/Linux，請使用 “pip3”。
pip/pip3 install aiohttp asyncio
使用 aiohttp 進行非同步請求
儘管 “requests” 庫非常適合同步發出 HTTP 請求，但它不支援非同步操作。因此，對於非同步請求，使用 aiohttp 是 Python 中用於發出非同步請求的庫，因為它提供了一個易於使用的 API 來發出非同步 HTTP 請求，使我們能夠利用非阻塞操作。
與同步 “requests” 庫不同，“aiohttp” 庫專為非同步操作而設計，該庫的核心元件之一是 ClientSession。
什麼是 aiohttp 中的 ClinetSession？
在“aiohttp”庫中，核心元件“ClientSession”基本上就是一個物件，它有效地管理和重用 HTTP 連線，也減少了為每個請求建立和關閉連線的開銷。此外，我們還可以使用 “ClientSession” 來發出請求，例如 GET 或 POST，這絕對可以確保會話在多個請求中保持活動狀態，從而提高效能。
以下是 “ClientSession” 的工作原理步驟：
1. 建立會話：首先，首先建立 ClientSession 的例項，用於管理連線池。這基本上允許為多個請求重用連線。
2. 發出請求：在第二步中，在 session 本身中，我們可以使用 session.get、session.post 等方式發出非同步請求。這些請求的執行通常不會阻塞我們程式的流程。
3. 關閉會話：在最後一步中，完成上一步後，將關閉會話以釋放資源。使用 “async with” 可確保會話在使用後得到正確清理。
程式碼實現示例
現在，讓我們考慮一個真實的例子，其中需要同時從多個 API 獲取資料。以下是演示如何使用 “aiohttp” 執行此操作的程式碼
import aiohttp
import asyncio
import time
async def fetch_data(session, url):
print(f"Starting task: {url}")
async with session.get(url) as response:
await asyncio.sleep(1) # Simulating a delay
data = await response.json()
print(f"Completed task: {url}")
return data
async def main():
urls = [
'https://api.github.com',
'https://api.spacexdata.com/v4/launches/latest',
'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1'
]
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_data(session, url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
asyncio.run(main())
print(f"Total time taken: {time.time() - start_time} seconds")
輸出：
使用 Python AioHttp 發出非同步請求
上面的程式碼示例向 3 個不同的 API 發出非同步請求，然後列印 JSON 響應。使用 “asyncio.gather” 可確保所有請求同時執行，並顯著減少整體執行時間。
錯誤處理
爲了確保應用程式的健壯性，非同步程式碼中的 Hande 錯誤非常重要。在 “aiohttp” 庫中，可以透過在非同步函式中使用 “try-except” 塊來找到錯誤。下面是一個示例：
async def fetch_data(session, url):
print(f"Starting task: {url}")
try:
async with session.get(url) as response:
response.raise_for_status() # Raise exception for HTTP errors
await asyncio.sleep(1) # Simulating a delay
data = await response.json()
print(f"Completed task: {url}")
return data
except aiohttp.ClientError as e:
print(f"Error fetching data from {url}: {e}")
except asyncio.TimeoutError:
print(f"Request to {url} timed out")
在上面的錯誤處理程式碼示例中，“fetch_data”包括對“aiohttp.ClientError“和”asyncio.TimeoutError 的將記錄錯誤，並且 python 程式將繼續執行其他任務。
結論
非同步請求是提高 Python 應用程式效能的一種非常強大且非常強大的方法，尤其是在我們處理多個外部 API 呼叫的情況下。透過使用 aiohttp python 庫，我們可以輕鬆實現非阻塞的 HTTP 請求，從而顯著減少執行時間。透過有效處理錯誤，非同步程式碼的健壯性得到了進一步增強。透過遵循本文中討論的上述步驟，我們將輕鬆地在專案中實現非同步請求，以提高效能和效率。
