Python中requests、aiohttp、httpx性能对比

简介: 这篇文章对比了Python中三个流行的HTTP客户端库:requests、aiohttp和httpx,在发送HTTP请求时的性能,并提供了测试代码和结果,以帮助选择适合不同应用场景的库。

在Python中,有许多用于发送HTTP请求的库,其中最受欢迎的是requests、aiohttp和httpx。这三个库的性能和功能各不相同,因此在选择使用哪个库时,需要考虑到自己的需求和应用场景。

首先,让我们来了解一下这三个库的基本介绍。

  • requests 是一个简单易用的HTTP库,它可以发送HTTP请求和处理HTTP响应。它的API简单易用,可以轻松地实现HTTP请求和响应的处理。

  • aiohttp 是一个异步HTTP客户端/服务器框架,它使用asyncio库实现异步IO操作。它支持HTTP/1.1和HTTP/2协议,可以轻松地处理大量并发请求。

  • httpx 是一个全新的HTTP客户端库,它提供了更加现代化的API和更好的性能。它支持异步和同步请求,支持HTTP/1.1和HTTP/2协议,还提供了WebSocket和HTTP/1.1协议升级的支持。

接下来,我们将对这三个库进行性能测试,以便更好地了解它们的性能和优缺点。

我们使用Python 3.9.1版本进行测试,测试的机器配置为Intel Core i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz,16GB内存,Windows 10操作系统。

requests测试

首先,我们测试了发送1000个同步请求的时间。测试代码如下:

import requests
import time
start_time = time.time()
for i in range(1000):
    response = requests.get('https://www.baidu.com')
end_time = time.time()
print('Time taken: ', end_time - start_time)

测试结果如下:

Time taken:  8.606025457382202

aiohttp测试

接下来,我们测试使用aiohttp发送1000个异步请求的时间。测试代码如下:

import aiohttp
import asyncio
import time
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.read()
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for i in range(1000):
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, 'https://www.baidu.com'))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
end_time = time.time()
print('Time taken: ', end_time - start_time)

测试结果如下:

Time taken:  1.8979811668395996

httpx测试

最后,我们测试使用httpx发送1000个异步请求的时间。测试代码如下:

import httpx
import asyncio
import time
async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        for i in range(1000):
            response = await client.get('https://www.baidu.com')
start_time = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
end_time = time.time()
print('Time taken: ', end_time - start_time)

测试结果如下:

Time taken:  1.4310226440429688

从上述测试结果可以看出,httpx的性能最好,aiohttp的性能次之,requests的性能最差。但是,在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择合适的库。如果我们需要处理大量并发请求,那么aiohttp和httpx是更好的选择,因为它们支持异步IO操作,可以更好地处理大量并发请求。如果我们只需要发送一些简单的HTTP请求,那么requests是一个更简单和易用的选择。

这三个库各有优缺点,我们需要根据自己的需求和应用场景来选择合适的库。

相关文章
|
3天前
|
搜索推荐 程序员 调度
精通Python异步编程:利用Asyncio与Aiohttp构建高效网络应用
【10月更文挑战第5天】随着互联网技术的快速发展,用户对于网络应用的响应速度和服务质量提出了越来越高的要求。为了构建能够处理高并发请求、提供快速响应时间的应用程序,开发者们需要掌握高效的编程技术和框架。在Python语言中,`asyncio` 和 `aiohttp` 是两个非常强大的库,它们可以帮助我们编写出既简洁又高效的异步网络应用。
21 1
|
3天前
|
存储 数据处理 Python
深入解析Python中的生成器:效率与性能的双重提升
生成器不仅是Python中的一个高级特性,它们是构建高效、内存友好型应用程序的基石。本文将深入探讨生成器的内部机制,揭示它们如何通过惰性计算和迭代器协议提高数据处理的效率。
|
3天前
|
存储 网络协议 API
详解Python中的Requests会话管理
详解Python中的Requests会话管理
|
6天前
|
缓存 并行计算 算法
如何提高 Python 高阶函数的性能?
【10月更文挑战第2天】
13 3
|
6天前
|
测试技术 持续交付 Apache
性能怪兽来袭!Python+JMeter+Locust,让你的应用性能飙升🦖
【10月更文挑战第2天】随着互联网应用规模的不断膨胀,性能测试变得至关重要。本文将介绍如何利用Python结合Apache JMeter和Locust构建高效且可定制的性能测试框架。Apache JMeter是一款广泛使用的开源负载测试工具,适合测试静态和动态资源;Locust则基于Python,通过编写简单的脚本模拟HTTP请求,更适合复杂的测试场景。
26 3
|
9天前
|
中间件 API 调度
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用
12 4
|
9天前
|
中间件 API 调度
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用 精选
深入探究 Python 异步编程:利用 asyncio 和 aiohttp 构建高效并发应用 精选
18 2
|
10天前
|
安全 数据安全/隐私保护 UED
优化用户体验:前后端分离架构下Python WebSocket实时通信的性能考量
在当今互联网技术的迅猛发展中,前后端分离架构已然成为主流趋势,它不仅提升了开发效率,也优化了用户体验。然而,在这种架构模式下,如何实现高效的实时通信,特别是利用WebSocket协议,成为了提升用户体验的关键。本文将探讨在前后端分离架构中,使用Python进行WebSocket实时通信时的性能考量,以及与传统轮询方式的比较。
27 2
|
18天前
|
JSON API 数据格式
30天拿下Python之requests模块
30天拿下Python之requests模块
31 7
|
1天前
|
数据处理 Python
如何优化Python读取大文件的内存占用与性能
如何优化Python读取大文件的内存占用与性能
11 0