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ホームページバックエンド開発Python チュートリアル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_futureasyncio.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。 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

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。

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