python 模拟并发请求

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mob64ca12d8821d 2024-07-31 08:41:52 ©著作权

文章标签 Python 状态图代码示例 文章分类 Python 后端开发

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Python模拟并发请求的科普

在现代应用中，处理多个请求的能力显得至关重要。尤其是在网页爬虫、API调用等场景中，如何有效地并发请求来加速数据获取是一个值得探讨的话题。本文将介绍如何使用Python模拟并发请求，并提供相关代码示例。

什么是并发请求？

并发请求是指同时发出多个请求，以提高效率和减少整体执行时间。在传统的顺序请求中，后一个请求必须等待前一个请求结束才能开始，这在面对大量数据时非常低效。而并发请求则允许多个请求同时进行，从而充分利用网络带宽和时间资源。

Python中的并发请求方案

在Python中，有多种方式实现并发请求，其中最常用的有：

多线程：使用标准库中的threading模块。
多进程：使用multiprocessing模块。
协程：使用asyncio库以及aiohttp库实现异步请求。

本文将着重使用asyncio和aiohttp实现并发请求。

示例代码

下面是一个简单的使用asyncio和aiohttp库来模拟并发请求的示例：

import asyncio
import aiohttp
import time

# 定义请求函数
async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

# 定义主函数
async def main(urls):
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    return await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    urls = [
        '
        '
        '
    ]
    
    start_time = time.time()
    results = asyncio.run(main(urls))
    end_time = time.time()

    print(f'Fetched {len(urls)} URLs in {end_time - start_time} seconds.')

在上述代码中，我们定义了一个fetch函数来异步获取网页内容，并在main函数中创建任务列表，最终使用asyncio.gather来并发执行所有请求。

状态图

以下是该并发请求过程的状态图，描述了请求的不同状态。

stateDiagram
    [*] --> 开始
    开始 --> 发送请求
    发送请求 --> 接收到响应 : if (成功)
    发送请求 --> 请求失败 : if (失败)
    接收到响应 --> 完成
    请求失败 --> 完成
    完成 --> [*]

关系图

接下来是请求与响应之间的ER图，展示了其基本关系。

erDiagram
    REQUEST {
        string url
        string method
    }
    
    RESPONSE {
        int status_code
        string body
    }
    
    REQUEST ||--o{ RESPONSE : receives