python中的异步编程：asyncio 和aiohttp 的结合使用（aiohttp-requests、aiofiles）

最新推荐文章于 2025-06-19 15:07:03 发布

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本文介绍使用asyncio和aiohttp进行高效异步网络请求的方法，对比requests库，展示如何利用aiohttp-requests简化代码，同时提及aiofiles在处理文件I/O方面的优势。

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asyncio

asyncio 是用来编写并发代码的库，使用 async/await 语法。

asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。

asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

aiohttp

aiohttp是一个为Python提供异步HTTP 客户端/服务端编程，基于asyncio(Python用于支持异步编程的标准库)的异步库。在爬虫时提供异步网络请求，而常用到的requests库是同步库，不能在异步的环境中使用。

结合asynio和aiohttp的一个基本使用：

import asyncio
import time

import aiohttp
async def get_info(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url,timeout=5) as resp:
            if resp.status == 200:
                print('good')
            else:
                print('no')

            r = await resp.text()

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    tasks = []
    for i in range(100):
        tasks.append(asyncio.ensure_future(get_info('https://www.baidu.com')))
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    print('耗时',time.time()-start)

aiohttp-requests

这个库时对aiohttp库的网络请求模块的封装，用了这个库，在异步网络请求的时候，可以在写法上更简洁易懂。本质上还是aiohttp库的使用。推荐使用这个库来做网络请求。

结合asynio和aiohttp-requests 的一个基本使用（和上面的代码效果是一样的）：

import asyncio
import time
from aiohttp_requests import requests

async def get_info(url):
    resp = await  requests.get(url)
    if resp.status == 200:  # 注意这里是status，不是status_code
        print('good')
    else:
        print('no')
    r = await resp.text()

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    tasks = []
    for i in range(10):
        tasks.append(asyncio.ensure_future(get_info('https://www.baidu.com')))
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    print('耗时',time.time()-start)

aiofiles

aiofiles是一个用Python编写，用于处理asyncio应用程序中的本地磁盘文件。爬虫过程中用它来进行文件的异步操作。

官方文档中的基本用法如下：

async with aiofiles.open('filename', mode='r') as f:
    contents = await f.read()
print(contents)
'My file contents'

或者：

async with aiofiles.open('filename') as f:
    async for line in f:
        ...