我尝试了python请求库文档中提供的示例。
使用async.map(rs),我获得了响应代码,但我想获得所请求的每个页面的内容。例如,这是行不通的:
out = async.map(rs)
print out[0].content
我尝试了python请求库文档中提供的示例。
使用async.map(rs),我获得了响应代码,但我想获得所请求的每个页面的内容。例如,这是行不通的:
out = async.map(rs)
print out[0].content
当前回答
我对发布的大多数答案都有很多问题——他们要么使用了已弃用的库,这些库已经移植了有限的功能,要么提供了一个在执行请求时具有太多魔力的解决方案,使得错误处理变得困难。如果它们不属于上述类别之一,则它们是第三方库或已弃用。
有些解决方案完全适用于http请求,但解决方案不适用于任何其他类型的请求,这是可笑的。这里不需要高度定制的解决方案。
简单地使用python内置库asyncio就足以执行任何类型的异步请求,并为复杂的和特定于用例的错误处理提供足够的流动性。
import asyncio
loop = asyncio.get_event_loop()
def do_thing(params):
async def get_rpc_info_and_do_chores(id):
# do things
response = perform_grpc_call(id)
do_chores(response)
async def get_httpapi_info_and_do_chores(id):
# do things
response = requests.get(URL)
do_chores(response)
async_tasks = []
for element in list(params.list_of_things):
async_tasks.append(loop.create_task(get_chan_info_and_do_chores(id)))
async_tasks.append(loop.create_task(get_httpapi_info_and_do_chores(ch_id)))
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*async_tasks))
它的工作原理很简单。您正在创建一系列希望异步发生的任务,然后请求一个循环执行这些任务并在完成时退出。不需要维护额外的库,也不缺少所需的功能。
其他回答
不幸的是,据我所知,请求库不具备执行异步请求的能力。您可以在请求周围包装async/await语法,但这将使底层请求的同步性不会降低。如果您想要真正的异步请求,则必须使用其他提供异步请求的工具。其中一个解决方案是aiohttp (Python 3.5.3+)。根据我在Python 3.7 async/await语法中使用它的经验,它工作得很好。下面我写了执行n个web请求的三个实现
使用Python请求库的纯同步请求(sync_requests_get_all) 同步请求(async_requests_get_all),使用Python 3.7中包装的Python请求库async/await语法和asyncio 一个真正的异步实现(async_aiohttp_get_all), Python aiohttp库封装在Python 3.7 async/await语法和asyncio中
"""
Tested in Python 3.5.10
"""
import time
import asyncio
import requests
import aiohttp
from asgiref import sync
def timed(func):
"""
records approximate durations of function calls
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
print('{name:<30} started'.format(name=func.__name__))
result = func(*args, **kwargs)
duration = "{name:<30} finished in {elapsed:.2f} seconds".format(
name=func.__name__, elapsed=time.time() - start
)
print(duration)
timed.durations.append(duration)
return result
return wrapper
timed.durations = []
@timed
def sync_requests_get_all(urls):
"""
performs synchronous get requests
"""
# use session to reduce network overhead
session = requests.Session()
return [session.get(url).json() for url in urls]
@timed
def async_requests_get_all(urls):
"""
asynchronous wrapper around synchronous requests
"""
session = requests.Session()
# wrap requests.get into an async function
def get(url):
return session.get(url).json()
async_get = sync.sync_to_async(get)
async def get_all(urls):
return await asyncio.gather(*[
async_get(url) for url in urls
])
# call get_all as a sync function to be used in a sync context
return sync.async_to_sync(get_all)(urls)
@timed
def async_aiohttp_get_all(urls):
"""
performs asynchronous get requests
"""
async def get_all(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async def fetch(url):
async with session.get(url) as response:
return await response.json()
return await asyncio.gather(*[
fetch(url) for url in urls
])
# call get_all as a sync function to be used in a sync context
return sync.async_to_sync(get_all)(urls)
if __name__ == '__main__':
# this endpoint takes ~3 seconds to respond,
# so a purely synchronous implementation should take
# little more than 30 seconds and a purely asynchronous
# implementation should take little more than 3 seconds.
urls = ['https://postman-echo.com/delay/3']*10
async_aiohttp_get_all(urls)
async_requests_get_all(urls)
sync_requests_get_all(urls)
print('----------------------')
[print(duration) for duration in timed.durations]
在我的机器上,这是输出:
async_aiohttp_get_all started
async_aiohttp_get_all finished in 3.20 seconds
async_requests_get_all started
async_requests_get_all finished in 30.61 seconds
sync_requests_get_all started
sync_requests_get_all finished in 30.59 seconds
----------------------
async_aiohttp_get_all finished in 3.20 seconds
async_requests_get_all finished in 30.61 seconds
sync_requests_get_all finished in 30.59 seconds
我赞同上述使用HTTPX的建议,但我经常以不同的方式使用它,所以我补充了我的答案。
我个人使用asyncio.run(在Python 3.7中引入)而不是asyncio。收集,也更喜欢aiostream方法,它可以与asyncio和httpx结合使用。
就像我刚刚发布的这个例子一样,这种风格对于异步处理一组url很有帮助,尽管(常见的)错误发生了。我特别喜欢这种风格如何阐明响应处理发生在哪里,以及如何简化错误处理(我发现异步调用倾向于提供更多的错误处理)。
发布一个简单的异步发出一堆请求的例子更容易,但通常您还想处理响应内容(用它计算一些东西,可能引用您请求的URL要处理的原始对象)。
这种方法的核心是:
async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as session:
ws = stream.repeat(session)
xs = stream.zip(ws, stream.iterate(urls))
ys = stream.starmap(xs, fetch, ordered=False, task_limit=20)
process = partial(process_thing, things=things, pbar=pbar, verbose=verbose)
zs = stream.map(ys, process)
return await zs
地点:
Process_thing是一个异步响应内容处理函数 things是输入列表(URL字符串的URL生成器来自于此),例如对象/字典列表 Pbar是一个进度条(例如tqdm.tqdm)[可选但有用]
所有这些都放在一个async_fetch_urlset异步函数中,然后通过调用一个名为fetch_things的同步“顶级”函数来运行,该函数运行协程[这是async函数返回的内容]并管理事件循环:
def fetch_things(urls, things, pbar=None, verbose=False):
return asyncio.run(async_fetch_urlset(urls, things, pbar, verbose))
由于作为输入传递的列表(这里是things)可以就地修改,因此可以有效地获得返回的输出(就像我们从同步函数调用中习惯的那样)
我知道这已经关闭了一段时间,但我认为推广另一种基于请求库的异步解决方案可能是有用的。
list_of_requests = ['http://moop.com', 'http://doop.com', ...]
from simple_requests import Requests
for response in Requests().swarm(list_of_requests):
print response.content
文档在这里:http://pythonhosted.org/simple-requests/
我也尝试过使用python中的异步方法做一些事情,然而我使用twisted进行异步编程的运气要好得多。它的问题较少,并且有良好的文档记录。这里有一个类似于你在twisted中尝试的东西的链接。
http://pythonquirks.blogspot.com/2011/04/twisted-asynchronous-http-request.html
Note
下面的答案不适用于v0.13.0+请求。在写完这个问题之后,异步功能被移到了请求中。但是,您可以用下面的请求替换请求,它应该可以工作。
我保留这个答案,以反映最初的问题,即使用请求< v0.13.0。
异步完成多个任务。异步映射你必须:
为每个对象(任务)定义一个函数 将该函数作为事件钩子添加到请求中 调用异步。映射到所有请求/操作的列表上
例子:
from requests import async
# If using requests > v0.13.0, use
# from grequests import async
urls = [
'http://python-requests.org',
'http://httpbin.org',
'http://python-guide.org',
'http://kennethreitz.com'
]
# A simple task to do to each response object
def do_something(response):
print response.url
# A list to hold our things to do via async
async_list = []
for u in urls:
# The "hooks = {..." part is where you define what you want to do
#
# Note the lack of parentheses following do_something, this is
# because the response will be used as the first argument automatically
action_item = async.get(u, hooks = {'response' : do_something})
# Add the task to our list of things to do via async
async_list.append(action_item)
# Do our list of things to do via async
async.map(async_list)