浅度测评:requests、aiohttp、httpx 我应该用哪一个?

FightingCoder

共 5857字,需浏览 12分钟

 ·

2020-05-14 23:20


阅读本文大概需要 3 分钟。


在 Python 众多的 HTTP 客户端中,最有名的莫过于requestsaiohttphttpx。在不借助其他第三方库的情况下,requests只能发送同步请求;aiohttp只能发送异步请求;httpx既能发送同步请求,又能发送异步请求。

所谓的同步请求,是指在单进程单线程的代码中,发起一次请求后,在收到返回结果之前,不能发起下一次请求。所谓异步请求,是指在单进程单线程的代码中,发起一次请求后,在等待网站返回结果的时间里,可以继续发送更多请求。

今天我们来一个浅度测评,仅仅以多次发送 POST 请求这个角度来对比这三个库的性能。

测试使用的 HTTP 服务地址为http://122.51.39.219:8000/query,向它发送 POST 请求的格式如下图所示:

5c32a612b6e825ef236035f183cd676f.webp

请求发送的 ts 字段日期距离今天大于10天,那么返回{"success": false},如果小于等于10天,那么返回{"success": true}

首先我们通过各个客户端使用相同的参数只发送一次请求,看看效果。

发送一次请求

requests

import requests

resp = requests.post('http://122.51.39.219:8000/query',
json={'ts': '2020-01-20 13:14:15'}).json()
print(resp)

运行效果如下图所示:

781119206f513906d13748710635f261.webp

httpx

使用 httpx 发送同步请求:

import httpx

resp = httpx.post('http://122.51.39.219:8000/query',
json={'ts': '2020-01-20 13:14:15'}).json()
print(resp)

httpx 的同步模式与 requests 代码重合度99%,只需要把requests改成httpx即可正常运行。如下图所示:

cb2c95dab369d2b7c45665407fbe9530.webp

使用 httpx 发送异步请求:

import httpx
import asyncio


async def main():
async with httpx.AsyncClient() as client:
resp = await client.post('http://122.51.39.219:8000/query',
json={'ts': '2020-01-20 13:14:15'})
result = resp.json()
print(result)


asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

974f872ffbeeef8e675118936ce043e0.webp

aiohttp

import aiohttp
import asyncio


async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as client:
resp = await client.post('http://122.51.39.219:8000/query',
json={'ts': '2020-01-20 13:14:15'})
result = await resp.json()
print(result)


asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

9d151662cf016f1ffc933313dc013d67.webp

aiohttp 的代码与 httpx 异步模式的代码重合度90%,只不过把AsyncClient换成了ClientSession,另外,在使用 httpx 时,当你await client.post时就已经发送了请求。但是当使用aiohttp时,只有在awiat resp.json() 时才会真正发送请求。

发送100次请求

我们现在随机生成一个距离今天在5-15天的日期,发送到 HTTP接口中。如果日期距离今天超过10天,那么返回的数据的 False,如果小于等于10天,那么返回的数据是 True。

我们发送100次请求,计算总共耗时。

requests

在前几天的文章中,我们提到,使用requests.post每次都会创建新的连接,速度较慢。而如果首先初始化一个 Session,那么 requests 会保持连接,从而大大提高请求速度。所以在这次测评中,我们分别对两种情况进行测试。

不保持连接

import random
import time
import datetime
import requests


def make_request(body):
resp = requests.post('http://122.51.39.219:8000/query', json=body)
result = resp.json()
print(result)


def main():
start = time.time()
for _ in range(100):
now = datetime.datetime.now()
delta = random.randint(5, 15)
ts = (now - datetime.timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
make_request({'ts': ts})
end = time.time()
print(f'发送100次请求,耗时:{end - start}')


if __name__ == '__main__':
main()

运行效果如下图所示:

3ef69efd51fe5159de711e0b10909f16.webp

发送100次请求,requests 不保持连接时耗时2.7秒

保持连接

对代码稍作修改,使用同一个 Session 发送请求:

import random
import time
import datetime
import requests


def make_request(session, body):
resp = session.post('http://122.51.39.219:8000/query', json=body)
result = resp.json()
print(result)


def main():
session = requests.Session()
start = time.time()
for _ in range(100):
now = datetime.datetime.now()
delta = random.randint(5, 15)
ts = (now - datetime.timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
make_request(session, {'ts': ts})
end = time.time()
print(f'发送100次请求,耗时:{end - start}')


if __name__ == '__main__':
main()

运行效果如下图所示:

6d396cf5fb7852c5ae17427565783d3c.webp

发送100次请求,requests 保持连接耗时1.4秒

httpx

同步模式

代码如下:

import random
import time
import datetime
import httpx


def make_request(client, body):
resp = client.post('http://122.51.39.219:8000/query', json=body)
result = resp.json()
print(result)


def main():
session = httpx.Client()
start = time.time()
for _ in range(100):
now = datetime.datetime.now()
delta = random.randint(5, 15)
ts = (now - datetime.timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
make_request(session, {'ts': ts})
end = time.time()
print(f'发送100次请求,耗时:{end - start}')


if __name__ == '__main__':
main()

运行效果如下图所示:

3d36194afc16d1c63de936ff75ca4785.webp

发送100次请求,httpx 同步模式耗时1.5秒左右。

异步模式

代码如下:

import httpx
import random
import datetime
import asyncio
import time


async def request(client, body):
resp = await client.post('http://122.51.39.219:8000/query', json=body)
result = resp.json()
print(result)


async def main():
async with httpx.AsyncClient() as client:
start = time.time()
task_list = []
for _ in range(100):
now = datetime.datetime.now()
delta = random.randint(5, 15)
ts = (now - datetime.timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
req = request(client, {'ts': ts})
task = asyncio.create_task(req)
task_list.append(task)
await asyncio.gather(*task_list)
end = time.time()
print(f'发送100次请求,耗时:{end - start}')

asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

c146fd9a1bb4ee706f30465fb8023cc4.webp

发送100次请求,httpx 异步模式耗时0.6秒左右。

aiohttp

测试代码如下:

import aiohttp
import random
import datetime
import asyncio
import time


async def request(client, body):
resp = await client.post('http://122.51.39.219:8000/query', json=body)
result = await resp.json()
print(result)


async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as client:
start = time.time()
task_list = []
for _ in range(100):
now = datetime.datetime.now()
delta = random.randint(5, 15)
ts = (now - datetime.timedelta(days=delta)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
req = request(client, {'ts': ts})
task = asyncio.create_task(req)
task_list.append(task)
await asyncio.gather(*task_list)
end = time.time()
print(f'发送100次请求,耗时:{end - start}')

asyncio.run(main())

运行效果如下图所示:

6714242f57fdbafcef731b4c34927ce2.webp

发送100次请求,使用 aiohttp 耗时0.3秒左右

发送1000次请求

由于 request 保持连接的速度比不保持连接快,所以我们这里只用保持连接的方式来测试。并且不打印返回的结果。

requests

运行效果如下图所示:

5d3ab951e361bd016d58bc5ff38a7fca.webp

发送1000次请求,requests 耗时16秒左右

httpx

同步模式

运行效果如下图所示:

19aa7d895018ce55d6d41dfbdb928475.webp

发送1000次请求,httpx 同步模式耗时18秒左右

异步模式

运行效果如下图所示:

3e3089cefd78fa8c69fc0403cf4d4c3e.webp

发送1000次请求,httpx 异步模式耗时5秒左右

aiohttp

运行效果如下图所示:

9539f87461c6d8a159957ebb41efe56b.webp

发送1000次请求,aiohttp 耗时4秒左右

总结

如果你只发几条请求。那么使用 requests 或者 httpx 的同步模式,代码最简单。

如果你要发送很多请求,但是有些地方要发送同步请求,有些地方要发送异步请求,那么使用 httpx 最省事。

如果你要发送很多请求,并且越快越好,那么使用 aiohttp 最快。

这篇测评文章只是一个非常浅度的评测,只考虑了请求速度这一个角度。如果你要在生产环境使用,那么你可以做更多实验来看是不是符合你的实际使用情况。

推荐阅读

1

Python 中更优雅的日志记录方案

2

别再造假数据了,来试试 Faker 这个库吧!

3

200 行代码实现一个滑动验证码

4

如何用一条命令将网页转成电脑 App


好文和朋友一起看~
浏览 15
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报