HTTPX 및 asyncio를 사용하는 Python의 비동기 HTTP 요청
비동기 프로그래밍은 Python 개발에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이제 asyncio
가 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 aiohttp
는 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
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())
async
은 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 ---")
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 ---")
런타임 차이에 유의하세요. HTTPX
의 연결 풀링은 격차를 최소화하지만 asyncio는 더욱 최적화를 제공합니다.
고급 비동기 기술
우수한 성능을 얻으려면 asyncio.ensure_future
및 asyncio.gather
을 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 ---")
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 asyncio
에 대한 기본 소개를 제공합니다. Python 프로젝트를 향상시키기 위해 그 기능을 더욱 자세히 살펴보십시오. 대체 비동기 HTTP 요청 처리를 위해 aiohttp
을 살펴보세요.
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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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.
