Python中requests、aiohttp、httpx性能对比
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。
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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。
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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。
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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。