Python 中 requests 与 aiohttp 在实际项目中的选择策略详解

本文主要是介绍Python 中 requests 与 aiohttp 在实际项目中的选择策略详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《Python中requests与aiohttp在实际项目中的选择策略详解》本文主要介绍了Python爬虫开发中常用的两个库requests和aiohttp的使用方法及其区别,通过实际项目案...

在 python 爬虫开发中，requests 和 aiohttp 是两个常用的库。requests 库提供了简洁而强大的 HTTP 请求接口，而 aiohttp 则是基于 asyncio 的异步 HTTP 客户端 / 服务器框架。本文将详细介绍这两个库的用法，并通过实际项目案例展示它们的应用。

一、requests 库

安装和基本用法
使用 pip 命令可以轻松安装 requests 库：

pip install requests

安装完成后，可以使用以下代码发送 GET 请求：

import requests
response = requesjavascriptts.get('https://www.example.com')
print(response.text)

请求参数和头部信息
可以通过传递参数和头部信息来定制请求：

import requests
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', params=params, headers=headers)
print(response.text)

响应处理
requests 库提供了丰富的响应处理方法，例如获取响应状态码、响应头部信息、响应内容等：

import requests
response = requests.get('hphpttps://www.example.com')
print(response.status_code)
print(response.headers)
print(response.text)

实际项目案例
以下是一个使用 requests 库爬取网页内容的简单示例：

import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('请求失败')

二、aiohttp 库

安装和基本用法
使用 pip 命令可以安装 aiohttp 库：

pip install aiohttp

安装完成后，可以使用以下代码发送 GET 请求：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

请求参数和头部信息
可以通过传递参数和头部信息来定制请求：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
        async with session.get('https://www.example.com', params=params, headers=headers) as response:
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

响应处理
aiohttp 库提供了异步的响应处理方法，例如获取响应状态码、响应头部信息、响应内容等：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            print(response.status)
            print(response.headers)
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

实际项目案例
以下是一个使用 aiohttp 库爬取网页内容的简单示例：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            if response.status == 200:
                print(await response.text())
            else:
                print('请求失败')
asyncio.run(main())

三、requests 和 aiohttp 的rLdwgJi比较

性能

requests 库是基于同步的，而 aiohttp 库是基于异步的。在处理大量并发请求时，aiohttp 库的性能通常比 requests 库更好。

复杂性

aiohttp 库的使用相对复杂一些，需要对 asyncio 有一定的了解。而 requests 库的使用则相对简单。

适用场景

requests 库适用于简单的爬虫场景，而 aiohttp 库适用于需要处理大量并发请求的复杂爬虫场景。

四、requests 和 aiohttp 的作用

requests

requests 是一个简洁且功能强大的 Python HTTP 库。它能够方便地发送各种 HTTP 请求（如 GET、POST 等），并对响应进行处理。

例如，在一个简单的新闻网站数据采集项目中，如果我们只需要按顺序获取少量网页内容，requests 就可以轻松胜任。

import requests
# 发送GET请求到新闻网站的某个页面
response = requests.get('https://news.example.com/article1')
if response.status_code == 200:
    # 处理获取到的新闻内容
    news_content = response.text
    print(news_content)
else:
    print('请求失败')

aiohttp

aiohttp 是基于 asyncio 的异步 HTTP 客户端 / 服务器框架。它专为异步编程设计，能够高效地处理大量并发的 HTTP 请求。

例如，在一个大规模的网络爬虫项目中，需要同时从多个不同的网页获取数据时，aiohttp 的异步特性可以显著提高效率。

import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        urls = ['https://page1.example.com', 'https://page2.example.com', 'https://page3.example.com']
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for response in responses:
            print(response)
asyncio.run(main())

五、在实际项目中的选择因素

1. 并发需求
requests：如果项目中的 HTTP 请求数量较少，并且不需要并发执行，例如一个简单的查询单个 API 获取数据的脚本，requests 是很好的选择。它的同步执行方式简单直观，代码易于理解和维护。
aiohttp：当需要同时处理大量的 HTTP 请求，如大规模的网络爬虫、对多个 API 进行批量数据获取等场景时，aiohttp 的异步特性能够充分发挥优势。例如，在爬取 100 个不同网页时，aiohttp 可以并发地发送请求，大大缩短总的执行时间。
2. 项目复杂度与维护成本
requests：对于初学者或者小型项目来说，requests 的使用非常简单。不需要深入理解异步编程概念，代码结构清晰。例如，一个小型的个人博客数据采集项目，只涉及到几个页面的数据获取，requests 可以快速实现功能，并且后续维护也比较容易。
aiohttp：由于涉及异步编程，aiohttp 的代码相对复杂一些。需要对 asyncio 库有一定的了解，包括事件循环、协程等概念。在大型项目中，如果团队成员对异步编程不够熟悉，可能会增加开发和维护的难度。但是在处理复杂的高并发场景时，它的性能提升可能值得投入额外的开发成本。
3. 性能要求
requests：在处理单个或少量顺序执行的 HTTP 请求时，requests 的性能足以满足需求。但是当并发请求数量增加时，由于其同步执行的特性，每个请求都需要等待前一个请求完成，可能会导致较长的等待时间。
aiohttp：在高并发场景下，aiohttp 能够利用异步 I/O 的优势，在等待一个请求的响应时可以去处理其他请求，从而显著提高整体http://www.chinasem.cn的性能。例如，在一个需要在短时间内获取大量网页数据的项目中，aiohttp 可以更快地完成任务。

六、总结

在实际项目中选择 requests 还是 aiohttp 取决于多个因素，包括并发需求、项目复杂度、维护成本以及性能要求等。如果是简单的、非并发的小项目，requests 是一个简单高效的选择；而对于有高并发需求、对性能要求较高且开发团队有能力处理异步编程复杂性的项目，aiohttp 则更为合适。

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