목차
논블로킹 코드란 무엇인가요?
설정
HTTPX로 HTTP 요청하기
여러 요청하기
동기 요청 비교
고급 비동기 기술
결론
백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 HTTPX 및 asyncio를 사용하는 Python의 비동기 HTTP 요청

HTTPX 및 asyncio를 사용하는 Python의 비동기 HTTP 요청

Jan 11, 2025 am 07:25 AM

비동기 프로그래밍은 Python 개발에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이제 asyncio가 표준 라이브러리 구성 요소와 호환되는 많은 타사 패키지로 인해 이 패러다임은 그대로 유지됩니다. 이 튜토리얼에서는 비차단 코드의 주요 사용 사례인 비동기 HTTP 요청에 HTTPX 라이브러리를 사용하는 방법을 보여줍니다.

논블로킹 코드란 무엇인가요?

'비동기', '비차단', '동시'와 같은 용어는 혼란스러울 수 있습니다. 기본적으로:

  • 비동기 루틴은 결과를 기다리는 동안 "일시 중지"하여 다른 루틴이 동시에 실행되도록 할 수 있습니다.
  • 이렇게 하면 실제 병렬 처리가 포함되지 않더라도 동시 실행처럼 보입니다.

비동기 코드는 차단을 방지하므로 결과를 기다리는 동안 다른 코드가 실행될 수 있습니다. asyncio 라이브러리는 이를 위한 도구를 제공하고 aiohttp는 특수한 HTTP 요청 기능을 제공합니다. HTTP 요청은 다른 작업이 효율적으로 실행될 수 있는 기간인 서버 응답을 기다려야 하기 때문에 비동기성에 이상적입니다.

설정

Python 환경이 구성되어 있는지 확인하세요. 필요한 경우 가상 환경 가이드를 참고하세요(Python 3.7 필요). HTTPX 설치:

pip install httpx==0.18.2
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HTTPX로 HTTP 요청하기

이 예에서는 Pokémon API에 대한 단일 GET 요청을 사용하여 Mew(Pokémon #151)에 대한 데이터를 가져옵니다.

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())
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async은 코루틴을 지정합니다. await 이벤트 루프에 제어권을 넘겨주고 결과가 나오면 실행을 재개합니다.

여러 요청하기

비동시성의 진정한 힘은 수많은 요청을 할 때 분명하게 드러납니다. 이 예에서는 처음 150마리의 포켓몬에 대한 데이터를 가져옵니다.

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 ---")
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실행 시간을 정하세요. 이를 동기식 접근 방식과 비교해 보세요.

동기 요청 비교

동기식 동일:

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 ---")
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런타임 차이에 유의하세요. HTTPX의 연결 풀링은 격차를 최소화하지만 asyncio는 더욱 최적화를 제공합니다.

고급 비동기 기술

우수한 성능을 얻으려면 asyncio.ensure_futureasyncio.gather을 사용하여 요청을 동시에 실행하세요.

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 ---")
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요청을 동시에 실행하여 실행 시간을 크게 단축합니다. 총 시간은 가장 긴 단일 요청의 기간에 가깝습니다.

결론

HTTPX 및 비동기 프로그래밍을 사용하면 여러 HTTP 요청의 성능이 크게 향상됩니다. 이 튜토리얼은 asyncio에 대한 기본 소개를 제공합니다. Python 프로젝트를 향상시키기 위해 그 기능을 더욱 자세히 살펴보십시오. 대체 비동기 HTTP 요청 처리를 위해 aiohttp을 살펴보세요. Asynchronous HTTP Requests in Python with HTTPX and asyncio Asynchronous HTTP Requests in Python with HTTPX and asyncio Asynchronous HTTP Requests in Python with HTTPX and asyncio

위 내용은 HTTPX 및 asyncio를 사용하는 Python의 비동기 HTTP 요청의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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