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关于 grequests

众所周知，requests 出于 K神 之手，但它是串行的，在并发场景下效率会受到阻塞的影响而变得低下。他一度认为程序是为人设计的，这不，当人们需要异步发送请求，提高请求效率的时候，他又推出了全新的 grequests 库（仅 100 多行代码）。

grequests 是基于 gevent 和 requests 开发的，效果和你单独使用 gevent 去发送 requests 请求基本一致，但是用 grequests 会简单上不少，何乐而不为呢？该说不说，K神 牛掰！

走进 grequests

用过 requests 的兄弟对 grequests 不会陌生，因为你会发现用法极其相似。

安装

pip install grequests

例子

使用 grequests 异步请求百度

import grequests,time

url = 'https://www.baidu.com'
req_list = [
    grequests.get(url),
    grequests.get(url),
    grequests.get(url),
]

start_time=time.time()
res_list = grequests.map(req_list)
end_time=time.time()
print(res_list,end_time-start_time)

使用 requests 串行请求百度

import  requests,time

url = 'https://www.baidu.com'
start_time=time.time()
res1 = requests.get(url)
res2 = requests.get(url)
res3 = requests.get(url)
end_time=time.time()

print([res1,res2,res3],end_time-start_time)

对比分析

根据结果，你会发现，grequests 和 requests 的功能完全一致，但是粗略估计 grequests 比 requests 的性能提升 186% 不止。并发量越大，提升越大。

关于 grequests.map()

grequests.map()接收一个 AsyncRequest 列表对象，map 方法中会将这个列表转化为任务队列，然后交给 gevent 去异步执行。任务全部结束后返回一个 response 列表。

高级用法

自定义异常处理

import grequests,time

# 自定义错误处理程序，接收两个参数分别为request和exception
def err_handler(request,exception):
    print('发生异常，具体信息为：',exception)

url = 'https://www.not-ok.com'
req_list = [
    grequests.get(url),
    grequests.get(url),
    grequests.get(url),
]

start_time=time.time()

# 注意，err_handler在这里
res_list = grequests.map(req_list,exception_handler=err_handler)
end_time=time.time()
print(res_list,end_time-start_time)

其他用法

通过源码我们了解到：

参数	解释
stream	为 True 时，可以处理流文件（不会立即下载）。
size	流控参数，（指定并发量），如果不指定则不做限制。
exception_handler	自定义异常处理方法。
gtimeout	gevent 的任务超时时间（所有任务）。

以上就是今天的全部内容了，感谢您的阅读，我们下节再会。