aiohttp与requests的异同点--- theme: juejin --- ```` `aiohttp` 和 `

aiohttp 和 requests 都是用于在 Python 中执行 HTTP 请求的库，但它们在设计理念、实现原理以及使用场景上有显著的区别。以下是对 aiohttp 的实现原理、与 requests 的区别、以及为什么 aiohttp 能处理异步请求的详细解释，同时也回答了关于 requests 与协程的相关问题。

1. `aiohttp` 的实现原理

aiohttp 是一个基于 asyncio 的异步 HTTP 客户端/服务器框架。其实现原理主要依赖于 Python 的 asyncio 库，通过协程（coroutines）和事件循环（event loop）实现非阻塞的异步 IO 操作。以下是 aiohttp 的关键特性和实现机制：

事件循环（Event Loop）： aiohttp 利用 asyncio 的事件循环来调度和执行异步任务。事件循环负责管理和调度所有的协程，使得在等待 IO 操作（如网络请求）时，能够切换执行其他任务，从而提高程序的并发性能。
协程（Coroutines）： aiohttp 中的所有异步操作都是通过协程实现的。协程是一种轻量级的线程，可以在事件循环中挂起和恢复，允许在等待 IO 操作完成时执行其他任务。
非阻塞 IO： aiohttp 使用非阻塞的网络 IO 操作，这意味着在等待网络响应时，程序不会被阻塞，可以继续处理其他任务。这是通过底层的异步网络库（如 selectors）实现的。
连接池和会话管理： aiohttp 提供了连接池和会话管理机制，可以复用连接，提高性能并减少资源消耗。

2. `aiohttp` 与 `requests` 的区别

特性	aiohttp	requests
同步 vs 异步	异步（基于 `asyncio`）	同步（阻塞）
性能	高并发场景下性能优越，适合处理大量并发请求	在高并发场景下性能较差，因为每个请求都会阻塞线程
使用方式	需要在异步函数中使用 `await` 关键字调用	直接调用同步函数即可
适用场景	高并发网络请求、实时数据处理、需要高效资源利用的应用	简单的 HTTP 请求操作、脚本编写、小规模请求
功能	支持 WebSocket、Server-Sent Events 等高级功能	主要专注于 HTTP 请求和响应处理
依赖	依赖 `asyncio` 和其他异步库	无需异步支持，依赖较少

3. 为什么 `aiohttp` 可以处理异步请求

aiohttp 之所以能够处理异步请求，主要得益于以下几点：

基于 asyncio： aiohttp 完全基于 asyncio，利用其事件循环和协程机制，实现了非阻塞的异步 IO 操作。这使得 aiohttp 能够在单个线程内处理大量并发请求，而不会因为等待 IO 而阻塞其他任务。
协程支持：通过使用 async 和 await 关键字，aiohttp 能够轻松地编写和管理异步代码，使得代码在处理多个并发请求时依然保持高效和可读。
高效的连接管理： aiohttp 提供了连接池和会话管理，能够复用连接，减少每次请求的开销，从而提高并发处理能力。

4. 为什么 `requests` 不能直接用于异步操作

requests 是一个同步的 HTTP 请求库，其设计目的是为了简化 HTTP 请求的发送和响应的处理。requests 的同步特性意味着每次发送请求时，当前线程会被阻塞，直到请求完成并获得响应。这在高并发场景下会带来以下问题：

阻塞：每个 HTTP 请求都会阻塞当前线程，无法在等待请求完成时执行其他任务。这导致在高并发情况下，线程数量可能会急剧增加，消耗大量系统资源。
性能瓶颈：由于阻塞特性，requests 在处理大量并发请求时，性能会明显下降，无法充分利用系统资源和网络带宽。

5. 使用协程处理 `requests` 的局限性

尽管可以通过一些方法（如使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 或第三方库 requests-async）将 requests 与协程结合，实现一定程度的异步行为，但这种做法存在以下局限性：

依赖线程池：需要将同步的 requests 请求放入线程池中执行，这意味着仍然依赖于多线程的并发模型，而不是纯粹的异步非阻塞模型。这会带来额外的线程管理开销，并且在高并发情况下，线程数可能会成为性能瓶颈。

import asyncio
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=20)

def fetch(url):
    return requests.get(url)

async def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [loop.run_in_executor(executor, fetch, f"http://example.com/{i}") for i in range(100)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

复杂性增加：将同步请求封装到线程池中，使得代码复杂性增加，难以维护。同时，无法充分利用 asyncio 提供的异步特性，导致性能提升有限。
无法充分利用事件循环： requests 本身是同步的，无法与 asyncio 的事件循环无缝集成，导致无法充分利用异步编程带来的性能优势。

6. 总结

aiohttp：
- 设计为异步、非阻塞的 HTTP 客户端/服务器框架，基于 asyncio。
- 适用于高并发、实时数据处理等需要高效资源利用的场景。
- 利用协程和事件循环实现高性能的异步请求处理。
requests：
- 设计为简单易用的同步 HTTP 请求库，适合低并发、简单的请求场景。
- 在高并发场景下表现较差，因为每个请求都会阻塞线程。
- 虽然可以通过线程池等方式与协程结合，但效率和性能提升有限，且增加了代码复杂性。

因此，如果你的应用需要处理大量并发的 HTTP 请求，且对性能有较高要求，建议使用 aiohttp 或其他异步 HTTP 客户端库。如果只是进行简单的 HTTP 请求操作，且并发量不大，requests 是一个更为简便的选择。

aiohttp与requests的异同点

1. aiohttp 的实现原理

2. aiohttp 与 requests 的区别

3. 为什么 aiohttp 可以处理异步请求

4. 为什么 requests 不能直接用于异步操作

5. 使用协程处理 requests 的局限性