什么是aiohttp？它和requests有什么区别？-Python教程-PHP中文网

aiohttp基于asyncio实现异步非阻塞I/O，适合高并发场景；requests是同步阻塞库，简单易用。1. aiohttp适用于大量并发请求、构建异步Web服务及使用asyncio生态的项目；2. 其挑战包括学习曲线陡峭、调试复杂、需避免阻塞事件循环和资源管理要求高；3. 实际项目中可逐步迁移或按模块分离使用，异步为主时通过asyncio.to_thread调用同步代码以避免阻塞。

什么是aiohttp？它和requests有什么区别？

aiohttp

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是一个基于

asyncio

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的异步 HTTP 客户端/服务器框架，而

requests

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则是一个简单、直观的同步 HTTP 客户端库。它们的核心区别在于处理并发的方式：

aiohttp

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采用非阻塞 I/O 和事件循环，能高效处理大量并发连接；

requests

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则是阻塞式的，一次处理一个请求。

解决方案

理解

aiohttp

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和

requests

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的不同，关键在于它们如何与 Python 的 I/O 操作打交道。

requests

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库是许多 Python 开发者处理 HTTP 请求的首选，它的 API 设计得极其人性化，用起来简直是享受。当你需要向某个 API 发送一个 GET 请求，或者上传一些数据到服务器，

requests.get()

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或

requests.post()

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就能轻松搞定。它背后的机制是同步的：你发起一个请求，程序就会在那里等待，直到服务器响应或者超时。这对于大多数简单的任务来说非常方便，代码逻辑直观，一步一步执行，符合我们日常的思维模式。比如，你写个小脚本去抓取几个网页，或者给某个服务发个通知，

requests

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简直是完美的选择。

import requests

try:
    response = requests.get("https://api.github.com/users/octocat", timeout=5)
    response.raise_for_status() # Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
    print("Requests 获取数据成功:", response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Requests 请求失败: {e}")

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然而，当你的应用需要同时处理成百上千个，甚至上万个网络请求时，

requests

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的同步特性就会成为瓶颈。想象一下，如果你的程序要同时访问 1000 个不同的 URL，每个请求都得等待上几百毫秒甚至几秒，那么总耗时就会变得非常长。这时候，

aiohttp

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就闪亮登场了。

aiohttp

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基于 Python 的

asyncio

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库，它提供了一种非阻塞的 I/O 模型。这意味着当你的程序发起一个网络请求时，它不会傻傻地原地等待响应，而是可以立即切换去处理其他任务（比如发起另一个请求），直到之前的请求有了结果再回来处理。这种“并发而非并行”的机制，使得

aiohttp

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在处理大量 I/O 密集型任务时效率极高。它不仅仅是一个 HTTP 客户端，还能作为 HTTP 服务器来使用，构建高性能的 Web 应用。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data(session, url):
    try:
        async with session.get(url, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=5)) as response:
            response.raise_for_status() # Raises an aiohttp.ClientResponseError for bad responses
            return await response.json()
    except aiohttp.ClientError as e:
        print(f"Aiohttp 请求失败 ({url}): {e}")
        return None

async def main():
    urls = [
        "https://api.github.com/users/octocat",
        "https://api.github.com/users/torvalds",
        "https://api.github.com/users/guido",
    ]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_data(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for i, result in enumerate(results):
            if result:
                print(f"Aiohttp 获取 {urls[i]} 数据成功: {result.get('login')}")
            else:
                print(f"Aiohttp 获取 {urls[i]} 数据失败。")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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从上面的代码示例就能看出，

aiohttp

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的代码结构会稍微复杂一些，因为它引入了

async/await

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关键字和

asyncio

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的事件循环概念。但这正是它实现高性能并发的代价。

什么时候应该优先选择aiohttp而不是requests？

选择

aiohttp

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还是

requests

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，从来都不是一个“哪个更好”的问题，而是一个“哪个更适合当前场景”的问题。我个人经验是，如果你遇到以下几种情况，那么

aiohttp

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往往是更优解：

首先，当你需要处理大量并发的网络请求时，比如构建一个网络爬虫，需要同时抓取成千上万个页面数据；或者开发一个微服务，它需要向几十个甚至上百个外部 API 发送请求，并且希望响应时间尽可能短。在这种 I/O 密集型场景下，

aiohttp

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的非阻塞特性能够显著提升程序的吞吐量和响应速度。

requests

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在这种情况下，会因为频繁的等待而导致效率低下，程序大部分时间都花在“等待”上了。

其次，如果你正在构建一个高性能的 Web 服务器或者 WebSocket 服务。

aiohttp

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不仅提供了异步客户端，它本身就是一个功能强大的异步 Web 框架，可以用来搭建 Web 服务，处理大量的并发连接，这正是

requests

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所不具备的能力。比如，我曾用

aiohttp

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搭建过一个需要实时处理大量客户端连接的后端服务，它的性能表现确实令人印象深刻。

最后，当你的项目已经在使用

asyncio

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生态系统中的其他库时，比如

asyncpg

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（异步 PostgreSQL 驱动）或

aioredis

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（异步 Redis 客户端），那么继续使用

aiohttp

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会让整个项目的技术栈保持一致性，代码风格也更统一，减少了在同步和异步上下文之间切换的认知负担。这种情况下，将

requests

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引入一个纯异步项目，反而会显得格格不入，甚至可能带来一些不必要的阻塞问题。

aiohttp的异步编程模式有哪些挑战？

虽然

aiohttp

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在性能上表现卓越，但它的异步编程模式确实带来了一些独特的挑战，对于习惯了同步编程的开发者来说，这需要一个适应过程。

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最明显的挑战就是学习曲线。你需要理解

async/await

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关键字的含义、

asyncio

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事件循环的工作原理、协程 (coroutines) 的概念以及它们如何调度。这不像

requests

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那样，直接调用一个函数就能得到结果。你得思考什么时候该

await

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，什么时候该创建

Task

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，以及如何正确地管理并发任务。我记得刚开始接触

asyncio

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时，对于

asyncio.gather

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和

asyncio.create_task

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的使用场景就纠结了很久，什么时候用哪个，以及它们的区别在哪里，需要花时间去消化。

其次是调试的复杂性。异步代码的执行流程不再是简单的线性顺序，它会在不同的协程之间跳转，这使得使用传统调试工具追踪代码执行路径变得更加困难。堆栈跟踪也可能因为协程的切换而变得冗长和难以理解，定位问题时需要更多的耐心和技巧。

再者，避免阻塞事件循环是使用

aiohttp

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的一个核心原则，也是一个常见的陷阱。如果在一个

async

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函数中不小心执行了耗时的同步操作（比如一个复杂的计算或者一个阻塞的数据库查询），那么整个事件循环就会被阻塞，导致所有其他正在等待的任务都无法执行，这会彻底破坏异步的优势。虽然

asyncio

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提供了

loop.run_in_executor

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来将阻塞操作放到单独的线程或进程池中执行，但这本身又增加了代码的复杂性。

最后，资源管理在异步环境中也需要特别注意。比如

aiohttp.ClientSession

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这样的对象，它们需要被正确地关闭以释放底层连接。通常我们会使用

async with

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语句来确保资源被妥善管理，但如果忘记或者处理不当，可能会导致资源泄漏。

如何在实际项目中有效地结合使用aiohttp和requests？

老实说，在同一个核心业务逻辑中，我通常会尽量避免同时混用

aiohttp

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和

requests

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。这主要是为了保持代码风格的一致性，减少认知负担，并且防止无意中引入阻塞问题。如果你正在构建一个异步应用，那么就尽可能地使用异步库；如果是一个同步应用，

requests

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依然是你的好伙伴。

然而，在一些特定的场景下，你可能会发现它们各自在项目中的定位：

一种情况是逐步迁移。如果你有一个庞大的、基于

requests

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的同步应用，但现在需要引入高性能的异步功能，比如一个新的实时数据处理模块。那么，你可以让新模块使用

aiohttp

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，而旧的、稳定的同步部分继续使用

requests

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。这是一种平滑过渡的方式，避免了一次性重构所有代码的巨大风险。

另一种情况是职责分离。在大型项目中，不同的服务或模块可能有着不同的性能和并发需求。例如，你的核心 API 网关可能使用

aiohttp

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来处理高并发的外部请求，因为它需要快速响应；而一个后台数据清洗脚本，它可能只需要定时从某个外部源拉取少量数据，这时候用

requests

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编写会更简单、更快捷，因为并发并不是它的主要考量。

还有一种情况，虽然不推荐作为常规做法，但有时你可能需要在一个异步

aiohttp

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应用中调用一个只提供同步 API 的第三方库，而这个库内部又使用了

requests

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。在这种情况下，如果你必须调用这个同步函数，你应该使用

asyncio.to_thread()

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（Python 3.9+）或

loop.run_in_executor()

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将其放到单独的线程中执行，以避免阻塞

aiohttp

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的事件循环。

import asyncio
import requests
import aiohttp

# 模拟一个只提供同步API的函数，内部使用requests
def blocking_sync_fetch(url):
    print(f"在单独线程中执行同步请求: {url}")
    try:
        response = requests.get(url, timeout=3)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"同步请求失败: {e}")
        return None

async def main_async_task():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 使用 aiohttp 发起异步请求
        async with session.get("https://api.github.com/users/octocat") as resp:
            data = await resp.json()
            print(f"Aiohttp 异步获取数据: {data.get('login')}")

        # 在异步上下文中调用同步函数，使用 asyncio.to_thread 防止阻塞
        print("\n--- 尝试在异步上下文中调用同步函数 ---")
        sync_result = await asyncio.to_thread(blocking_sync_fetch, "https://api.github.com/users/torvalds")
        if sync_result:
            print(f"通过 asyncio.to_thread 成功获取同步数据: {sync_result.get('login')}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main_async_task())

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这段代码展示了在一个