python并发执行request请求

在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用threadingmultiprocessingasyncio(配合aiohttp)或concurrent.futures等库来并发执行这些请求。这里,我将为我们展示使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutorrequests库并发执行HTTP请求的示例。

1.使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor并发发送请求示例

首先,我们需要安装requests库(如果还没有安装的话):

bash 复制代码
bash复制代码

pip install requests

然后,我们可以使用以下代码来并发地发送HTTP GET请求:

python 复制代码
import concurrent.futures  
import requests  
  
# 假设我们有一个URL列表  
urls = [  
    'http://example.com/api/data1',  
    'http://example.com/api/data2',  
    'http://example.com/api/data3',  
    # ... 添加更多URL  
]  
  
# 定义一个函数,该函数接收一个URL,发送GET请求,并打印响应内容  
def fetch_data(url):  
    try:  
        response = requests.get(url)  
        response.raise_for_status()  # 如果请求失败(例如,4xx、5xx),则抛出HTTPError异常  
        print(f"URL: {url}, Status Code: {response.status_code}, Content: {response.text[:100]}...")  
    except requests.RequestException as e:  
        print(f"Error fetching {url}: {e}")  
  
# 使用ThreadPoolExecutor并发地执行fetch_data函数  
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 你可以根据需要调整max_workers的值  
    future_to_url = {executor.submit(fetch_data, url): url for url in urls}  
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):  
        url = future_to_url[future]  
        try:  
            # 通过调用future.result()来获取函数的返回值,这会阻塞,直到结果可用  
            # 但是请注意,这里我们只是打印结果,没有返回值,所以调用future.result()只是为了等待函数完成  
            future.result()  
        except Exception as exc:  
            print(f'Generated an exception for {url}: {exc}')

在这里简单解释一下这个代码示例。

(1)我们首先定义了一个URL列表,这些是我们想要并发访问的URL。

(2)然后,我们定义了一个函数fetch_data,它接收一个URL作为参数,发送GET请求,并打印响应的状态码和内容(只打印前100个字符以节省空间)。如果发生任何请求异常(例如,网络错误、无效的URL、服务器错误等),它会捕获这些异常并打印错误消息。

(3)使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,我们可以轻松地并发执行fetch_data函数。我们创建了一个ThreadPoolExecutor实例,并指定了最大工作线程数(在这个例子中是5,但我们可以根据需要调整这个值)。然后,我们使用列表推导式将每个URL与一个Future对象关联起来,该对象表示异步执行的函数。

(4)最后,我们使用as_completed函数迭代所有完成的Future对象。对于每个完成的Future对象,我们调用result方法来获取函数的返回值(尽管在这个例子中我们没有使用返回值)。如果函数执行期间发生任何异常,result方法会重新引发该异常,我们可以捕获并处理它。

这个示例展示了如何使用Python的concurrent.futures模块来并发地发送HTTP请求。这种方法在IO密集型任务(如网络请求)上特别有效,因为它允许在等待IO操作完成时释放CPU资源供其他线程使用。

2.requests库并发发送HTTP GET请求的完整Python代码示例

以下是一个使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutorrequests库并发发送HTTP GET请求的完整Python代码示例:

python 复制代码
import concurrent.futures  
import requests  
  
# 假设我们有一个URL列表  
urls = [  
    'https://www.example.com',  
    'https://httpbin.org/get',  
    'https://api.example.com/some/endpoint',  
    # ... 添加更多URL  
]  
  
# 定义一个函数来发送GET请求并处理响应  
def fetch_url(url):  
    try:  
        response = requests.get(url, timeout=5)  # 设置超时为5秒  
        response.raise_for_status()  # 如果请求失败,抛出HTTPError异常  
        return response.text  # 返回响应内容,这里只是作为示例,实际使用中可能不需要返回  
    except requests.RequestException as e:  
        print(f"Error fetching {url}: {e}")  
        return None  
  
# 使用ThreadPoolExecutor并发地发送请求  
def fetch_all_urls(urls):  
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  
        # 使用executor.map来自动处理迭代和Future的获取  
        results = executor.map(fetch_url, urls)  
  
    # 处理结果(这里只是简单地打印出来)  
    for result in results:  
        if result is not None:  
            print(f"Fetched content from a URL (truncated): {result[:100]}...")  
  
# 调用函数  
fetch_all_urls(urls)

在这个示例中,我们定义了一个fetch_url函数,它接收一个URL,发送GET请求,并返回响应内容(或在出错时返回None)。然后,我们定义了一个fetch_all_urls函数,它使用ThreadPoolExecutor并发地调用fetch_url函数,并将结果收集在一个迭代器中。最后,我们遍历这个迭代器,并打印出每个成功获取到的响应内容(这里只打印了前100个字符作为示例)。

请注意,我们在requests.get中设置了一个超时参数(timeout=5),这是为了防止某个请求因为网络问题或其他原因而无限期地等待。在实际应用中,根据我们的需求调整这个值是很重要的。

此外,我们还使用了executor.map来自动处理迭代和Future的获取。executor.map函数会返回一个迭代器,它会产生fetch_url函数的返回值,这些值在函数完成后会自动从相应的Future对象中提取出来。这使得代码更加简洁,并且减少了显式处理Future对象的需要。

3.如何在Python中实现并发编程

在Python中实现并发编程,主要有以下几种方式:

(1)使用threading模块
threading模块提供了多线程编程的API。Python的线程是全局解释器锁(GIL)下的线程,这意味着在任意时刻只有一个线程能够执行Python字节码。然而,对于I/O密集型任务(如网络请求),多线程仍然可以通过并发地等待I/O操作来提高性能。

示例:

python 复制代码
import threading  
import requests  
 
def fetch_url(url):  
    try:  
        response = requests.get(url)  
        response.raise_for_status()  
        print(f"URL: {url}, Status Code: {response.status_code}")  
    except requests.RequestException as e:  
        print(f"Error fetching {url}: {e}")  
 
threads = []  
for url in urls:  
    t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))  
    threads.append(t)  
    t.start()  
 
# 等待所有线程完成  
for t in threads:  
    t.join()

(2)使用multiprocessing模块
multiprocessing模块提供了跨多个Python解释器的进程间并行处理。这对于CPU密集型任务特别有用,因为每个进程都有自己的Python解释器和GIL,可以充分利用多核CPU的并行处理能力。

示例:

python 复制代码
from multiprocessing import Pool  
import requests  
 
def fetch_url(url):  
    try:  
        response = requests.get(url)  
        response.raise_for_status()  
        return f"URL: {url}, Status Code: {response.status_code}"  
    except requests.RequestException as e:  
        return f"Error fetching {url}: {e}"  
 
with Pool(processes=4) as pool:  # 设定进程池的大小  
    results = pool.map(fetch_url, urls)  
 
for result in results:  
    print(result)

(3)使用asyncio模块(针对异步I/O)
asyncio是Python 3.4+中引入的用于编写单线程并发代码的库,特别适合编写网络客户端和服务器。它使用协程(coroutine)和事件循环(event loop)来管理并发。

示例(使用aiohttp库进行异步HTTP请求):

python 复制代码
import asyncio  
import aiohttp  
 
async def fetch_url(url, session):  
    async with session.get(url) as response:  
        return await response.text()  
 
async def main():  
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  
        tasks = []  
        for url in urls:  
            task = asyncio.create_task(fetch_url(url, session))  
            tasks.append(task)  
 
        results = await asyncio.gather(*tasks)  
        for result, url in zip(results, urls):  
            print(f"URL: {url}, Content: {result[:100]}...")  
 
# Python 3.7+ 可以使用下面的方式运行主协程  
asyncio.run(main())

注意:asyncio.run()是在Python 3.7中引入的,用于运行顶层入口点函数。在Python 3.6及以下版本中,我们需要自己设置和运行事件循环。

(4)使用concurrent.futures模块
concurrent.futures模块提供了高层次的接口,可以轻松地编写并发代码。它提供了ThreadPoolExecutor(用于线程池)和ProcessPoolExecutor(用于进程池)。

前面已经给出了ThreadPoolExecutor的示例,这里不再重复。ProcessPoolExecutor的用法与ThreadPoolExecutor类似,只是它是基于进程的。

选择哪种并发方式取决于我们的具体需求。对于I/O密集型任务,多线程或异步I/O通常是更好的选择;对于CPU密集型任务,多进程可能是更好的选择。此外,异步I/O通常比多线程具有更好的性能,特别是在高并发的网络应用中。