精通 Python aiohttp:逐步教程

简介: aiohttp 就是 Python 中一款优秀的异步 Web 框架,它能够帮助我们构建高效的异步 Web 应用和异步 HTTP 客户端。在本文中,我们将深入探讨 aiohttp 是什么以及如何使用它,通过简单易懂的案例带领你理解异步编程,以及如何处理异步请求和异步 HTTP 客户端。

aiohttp 就是 Python 中一款优秀的异步 Web 框架,它能够帮助我们构建高效的异步 Web 应用和异步 HTTP 客户端。在本文中,我们将深入探讨 aiohttp 是什么以及如何使用它,通过简单易懂的案例带领你理解异步编程,以及如何处理异步请求和异步 HTTP 客户端。

什么是 aiohttp?

aiohttp 是一个基于异步 I/O 的 Web 框架,专注于提供高性能、低开销的异步 Web  服务。它允许我们同时处理大量并发请求,而不会阻塞程序执行。aiohttp 使用 Python 的 async/await  语法来实现异步编程,这使得编写异步代码更加直观和简洁。

异步编程简介

在传统的同步编程中,每个任务都是按照顺序依次执行的。如果一个任务需要等待一些耗时的操作(如网络请求或文件读取),那么整个程序将会被阻塞,导致其他任务无法执行。而异步编程则可以在等待某些任务的同时,继续执行其他任务,从而充分利用系统资源,提高程序的性能。

在 Python 中,我们可以使用 async/await 来声明异步函数和执行异步操作。异步函数将返回一个协程对象,它可以在事件循环中被调度执行。

  1. 协程 (Coroutine): 协程是一种可以暂停执行并在稍后恢复的函数,它允许我们在函数内部进行状态保存。在异步编程中,协程非常有用,因为它们允许我们在等待I/O操作的同时,执行其他任务。
  2. 事件循环 (Event Loop): 事件循环是异步编程的核心,它是一个循环结构,负责不断地监听并处理事件。在 Python 中,可以使用 asyncio 模块提供的事件循环来驱动异步协程的执行。

aiohttp 框架介绍

官方地址

aiohttp 的官方地址是:https://docs.aiohttp.org/

背景

aiohttp 最初由 Andrew Svetlov 开发,旨在提供一个快速、灵活且易于使用的异步 Web 框架。特点和优势:

  • 异步 Web 服务器:aiohttp 可以作为异步 Web 服务器,处理并发请求,支持 WebSocket 和 HTTP/2 协议。
  • 异步 HTTP 客户端:aiohttp 提供了一个高性能的异步 HTTP 客户端,用于向其他服务器发出异步请求。
  • 轻量级:aiohttp 的设计简单,代码量较少,易于理解和维护。
  • 内置WebSocket支持:aiohttp 内置了对 WebSocket 的支持,可以轻松地实现实时双向通信。
  • 兼容性:aiohttp 兼容 Python 3.5+ 版本,并且可以与其他异步库和框架无缝集成。

怎么使用 aiohttp?

安装 aiohttp

在开始使用 aiohttp 之前,我们需要先安装它。可以使用 pip 进行安装:

pip install aiohttp

实践案例 - 异步 HTTP 服务器

aiohttp 提供了两个主要模块:aiohttp.webaiohttp.client。前者用于构建Web应用程序,后者用于创建异步 HTTP 客户端。

首先,我们来看看aiohttp.web模块,它是我们构建 Web 应用程序的关键。以下是一个简单的异步 HTTP 服务器:

import asyncio
from aiohttp import web
async def handle(request):
    return web.Response(text="Hello, aiohttp!")
app = web.Application()
app.router.add_get('/', handle)
# 手动启动事件循环
async def start_app():
    runner = web.AppRunner(app)
    await runner.setup()
    site = web.TCPSite(runner, 'localhost', 8080)
    await site.start()
if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    try:
        loop.run_until_complete(start_app())
        loop.run_forever()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        loop.run_until_complete(loop.shutdown_asyncgens())
        loop.close()

在你的 IDE 编辑器中运行上面的代码,你将会看到 aiohttp 服务器已经在本地运行,并监听在默认端口上。当你在浏览器中打开 http://localhost:8080,将会看到 "Hello, aiohttp!" 的响应。

调试 aiohttp 接口

Apifox = Postman + Swagger + Mock + JMeter,Apifox 支持调试 http(s)、WebSocket、Socket、gRPCDubbo 等协议的接口,在后端人员写完服务接口时,测试阶段可以通过 Apifox 来校验接口的正确性,图形化界面极大的方便了项目的上线效率。

在本文的例子中,就可以通过 Apifox 来测试接口。新建一个项目后,在项目中选择 “调试模式” ,填写请求地址后即可快速发送请求,并获得响应结果,上文的实践案例如图所示:

处理异步请求 - POST 请求示例

下面我们来演示如何处理异步的 POST 请求:

from aiohttp import web
async def handle(request):
    data = await request.post()
    name = data.get('name')
    return web.Response(text=f"Hello, {name}!")
app = web.Application()
app.router.add_post('/', handle)
web.run_app(app)

这个例子中,我们定义了一个 POST 请求的处理函数 handle。当收到 POST 请求时,我们从请求中获取名为 name 的参数,并返回对应的欢迎信息。

处理异步 HTTP 客户端

除了作为异步 Web 服务器,aiohttp 还提供了一个异步 HTTP 客户端,用于向其他服务器发起异步请求。下面是一个简单的例子:

import aiohttp
import asyncio
async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()
async def main():
    url = 'https://api.example.com/data'
    result = await fetch(url)
    print(result)
asyncio.run(main())

上述代码中,我们定义了一个 fetch 函数,它使用 aiohttp 的 ClientSession 发起一个异步的 GET 请求,并返回响应内容。在 main 函数中,我们调用 fetch 函数并输出结果。

提示、技巧和注意事项

  1. 异步编程需要理解协程、事件循环和异步上下文管理器等概念,熟悉 Python 的 async/await 语法。
  2. 使用 aiohttp 时,要注意处理异常和错误,确保程序的稳定性。
  3. 在编写异步代码时,要充分利用 asyncio 提供的工具和函数,例如 asyncio.gather() 可以同时运行多个协程。
  4. 在大规模应用中,可以考虑使用性能分析工具来检测和解决性能瓶颈问题。

总结

本文介绍了 aiohttp 是什么以及如何使用它来进行异步编程。我们了解了 aiohttp 的特点和优势,并通过简单的案例展示了如何构建异步 HTTP 服务器和异步 HTTP 客户端。希望本文能够帮助你快速入门 aiohttp,并在异步编程中发挥其优势。

知识扩展:

参考链接:

相关文章
|
3月前
|
数据采集 存储 C++
Python异步爬虫(aiohttp)加速微信公众号图片下载
Python异步爬虫(aiohttp)加速微信公众号图片下载
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据安全/隐私保护 计算机视觉
过三色刷脸技术,过三色刷脸技术教程,插件过人脸python分享学习
三色刷脸技术是基于RGB三通道分离的人脸特征提取方法,通过分析人脸在不同颜色通道的特征差异
|
8月前
|
JSON 数据可视化 API
Python 中调用 DeepSeek-R1 API的方法介绍,图文教程
本教程详细介绍了如何使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API,适合编程新手。首先登录 DeepSeek 控制台获取 API Key,安装 Python 和 requests 库后,编写基础调用代码并运行。文末包含常见问题解答和更简单的可视化调用方法,建议收藏备用。 原文链接:[如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API?](https://apifox.com/apiskills/how-to-call-the-deepseek-r1-api-using-python/)
|
3月前
|
XML Linux 区块链
Python提取Word表格数据教程(含.doc/.docx)
本文介绍了使用LibreOffice和python-docx库处理DOC文档表格的方法。首先需安装LibreOffice进行DOC到DOCX的格式转换,然后通过python-docx读取和修改表格数据。文中提供了详细的代码示例,包括格式转换函数、表格读取函数以及修改保存功能。该方法适用于Windows和Linux系统,解决了老旧DOC格式文档的处理难题,为需要处理历史文档的用户提供了实用解决方案。
227 0
|
2月前
|
数据采集 索引 Python
Python Slice函数使用教程 - 详解与示例 | Python切片操作指南
Python中的`slice()`函数用于创建切片对象,以便对序列(如列表、字符串、元组)进行高效切片操作。它支持指定起始索引、结束索引和步长,提升代码可读性和灵活性。
|
5月前
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
360 2
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
|
4月前
|
人工智能 搜索推荐 数据可视化
用 Python 制作简单小游戏教程:手把手教你开发猜数字游戏
本教程详细讲解了用Python实现经典猜数字游戏的完整流程,涵盖从基础规则到高级功能的全方位开发。内容包括游戏逻辑设计、输入验证与错误处理、猜测次数统计、难度选择、彩色输出等核心功能,并提供完整代码示例。同时,介绍了开发环境搭建及调试方法,帮助初学者快速上手。最后还提出了图形界面、网络对战、成就系统等扩展方向,鼓励读者自主创新,打造个性化游戏版本。适合Python入门者实践与进阶学习。
419 1
|
4月前
|
存储 算法 数据可视化
用Python开发猜数字游戏:从零开始的手把手教程
猜数字游戏是编程入门经典项目,涵盖变量、循环、条件判断等核心概念。玩家通过输入猜测电脑生成的随机数,程序给出提示直至猜中。项目从基础实现到功能扩展,逐步提升难度,适合各阶段Python学习者。
223 0

推荐镜像

更多