HTTPX と asyncio を使用した Python の非同期 HTTP リクエスト

非同期プログラミングは、Python 開発においてますます重要になっています。 現在では asyncio が標準ライブラリ コンポーネントとなり、多くの互換性のあるサードパーティ パッケージとなっているため、このパラダイムは今後も存続します。このチュートリアルでは、非ブロッキング コードの主要な使用例である、非同期 HTTP リクエストに HTTPX ライブラリを使用する方法を示します。

ノンブロッキング コードとは何ですか?

「非同期」、「ノンブロッキング」、「同時」などの用語は混乱を招く可能性があります。 基本的に:

• 非同期ルーチンは結果を待っている間「一時停止」でき、他のルーチンを同時に実行できます。
• これにより、真の並列処理が関与していない場合でも、同時実行のように見えます。

非同期コードはブロックを回避し、結果を待っている間に他のコードを実行できるようにします。 asyncio ライブラリはこのためのツールを提供し、aiohttp は特殊な HTTP リクエスト機能を提供します。 HTTP リクエストは、サーバーの応答を待機する必要があり、他のタスクを効率的に実行できる期間であるため、非同期に最適です。

セットアップ

Python 環境が構成されていることを確認してください。 必要に応じて、仮想環境ガイドを参照してください (Python 3.7 が必要です)。 HTTPX:

をインストールします

pip install httpx==0.18.2

HTTPX を使用した HTTP リクエストの作成

この例では、Pokémon API への 1 つの GET リクエストを使用して、ミュウ (ポケモン #151) のデータを取得します。

import asyncio
import httpx

async def main():
    url = 'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/151'
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        pokemon = response.json()
        print(pokemon['name'])

asyncio.run(main())

async はコルーチンを指定します。 await はイベント ループに制御を渡し、結果が利用可能になると実行を再開します。

複数のリクエストを行う

非同期性の真の力は、多数のリクエストを行うときに明らかです。この例では、最初の 150 匹のポケモンのデータを取得します:

import asyncio
import httpx
import time

start_time = time.time()

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        for number in range(1, 151):
            url = f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{number}'
            response = await client.get(url)
            pokemon = response.json()
            print(pokemon['name'])

asyncio.run(main())
print(f"--- {time.time() - start_time:.2f} seconds ---")

実行の時間を計測します。 これを同期アプローチと比較してください。

同期リクエストの比較

同等の同期:

import httpx
import time

start_time = time.time()
client = httpx.Client()
for number in range(1, 151):
    url = f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{number}'
    response = client.get(url)
    pokemon = response.json()
    print(pokemon['name'])

print(f"--- {time.time() - start_time:.2f} seconds ---")

実行時の違いに注意してください。 HTTPX の接続プーリングは差異を最小限に抑えますが、asyncio はさらなる最適化を提供します。

高度な非同期テクニック

優れたパフォーマンスを得るには、asyncio.ensure_future と asyncio.gather を使用してリクエストを同時に実行します。

import asyncio
import httpx
import time

start_time = time.time()

async def fetch_pokemon(client, url):
    response = await client.get(url)
    return response.json()['name']

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        tasks = [asyncio.ensure_future(fetch_pokemon(client, f'https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/{number}')) for number in range(1, 151)]
        pokemon_names = await asyncio.gather(*tasks)
        for name in pokemon_names:
            print(name)

asyncio.run(main())
print(f"--- {time.time() - start_time:.2f} seconds ---")

これにより、リクエストが同時に実行されるため、実行時間が大幅に短縮されます。 合計時間は、最長の単一リクエストの期間に近づきます。

結論

HTTPX と非同期プログラミングを使用すると、複数の HTTP リクエストのパフォーマンスが大幅に向上します。このチュートリアルでは、asyncio の基本的な概要を説明します。その機能をさらに調べて、Python プロジェクトを強化してください。 代替の非同期 HTTP リクエスト処理については、aiohttp を検討することを検討してください。

以上がHTTPX と asyncio を使用した Python の非同期 HTTP リクエストの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。