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回顾

上回我们搞定了一整套流程,关于数据构造器的,今天我们来引入aiohttp。

在此之前我们简单说下预备知识:

Python的异步

其实写这篇文章的时候我内心是很纠结的,因为我其实也不算太明白里头的门路。虽然看了很多文章,但感觉写起异步的代码还是会比较费劲。

大家可以去搜索一些异步的文章,让我讲我还讲的不太透彻。

参考:

举个鲜活的例子

比如去买早餐并打包回家。我早上要吃一碗汤面+一杯豆浆+2个油饼。很可惜的是,这3个摊子虽然在一起,但是都是要排队的。

Python同步场景:

  1. 我买豆浆,等豆浆打好。
  2. 我买汤面,等汤面做好。
  3. 我买油饼,等油饼做好。

这就是一个个的同步任务,我只有做完了一个才能去做下一个。耗费总时间为3个步骤的耗时总和。

Python异步(asyncio)就类似这样的场景:

  1. 我先和老板说我要一碗汤面,这时候老板正在制作中或者排队中,但是他已经在处理我的需求了
  2. 我再去和包子铺的人说来杯豆浆
  3. 最后去油货铺子跟老板说要2个油饼

如果1,2,3里面任意一个好了,都会通知我去拿,这样虽然我还是一个人,但是我效率更高了。耗时总时间仅仅是一个线程内部的切换+最慢的那个时间。

常规多线程场景:

  1. 我哥去帮我买豆浆,等豆浆打好。
  2. 我姐去帮我买汤面,等汤面做好。
  3. 我自己去买油饼,等油饼做好。

等于是派出了3个人,去做3件事情。每件事情之间没有啥关系,耗费总时间以最慢的那个为准

我们重点讲讲asyncio做的事情,其实他是有一个event_loop,你可以理解为管理线程中事件的东西没,它帮助我们进行事情的切换。

比如上面说的,跟老板说完买豆浆了,老板在那忙活了,这时候你就该让出资源,切换到下一个事件(去买汤面),最后豆浆做好了,你怎么知道去拿呢?也是这个event_loop通知你,让你能够回去拿豆浆。

大致原理就是这样,我们还不需要掌握怎么切换事件,我们只需要告诉event_loop,我们的买豆浆是一个异步方法,其中等待老板把包子做好的时间,可以让出资源给其他事件。

熟悉async和await

当我们给一个方法,加上了async关键字之后,它就变成了一个异步方法,而我们的await关键字,只能在async方法中使用,意思是它让出对当前线程的控制权,可以让线程去执行其他内容。

一般来说我们自己编写的方法,不是在方法前加个async,调用方法的时候加个await就行得通的。比如我们用requests,他里头全是同步方法,我们就算给了async和await也没什么作用,所以我们需要一个异步http请求库。

以上面的例子来说,如果我去油饼摊,老板说不许走,马上就好了。那我就只能留在那边,先老老实实把油饼买了再去下一个地方。

不知道这样说,是不是比较好理解。

aiohttp

aiohttp是一个异步的http框架,你可以把它理解为异步版的requests。我们还有许多这样的库比如aiofile,这些改造后的异步类库,以后会有更多的异步类库出现。

为什么我们要这么麻烦呢?是request不香了吗?其实也不是。Python一直被人诟病执行慢,这点在我上家公司使用时深有感触

曾经的难题

有那么一个需求,当时是从别人的接口里面抓取公司所有服务的数据,并写入到我们本地数据库。大概几千个app,同步一次那是慢的很啊,写伪代码就是:

  1. for i in range(100):
  2. r = requests.get("xxx")
  3. data = r.json()
  4. cursor.execute("insert into xxx....")

慢的原因主要是http过程比较耗时,我们在等待响应的时候,其他的任务没有同时进行。

就好像这里有100亩田,就1个人种,等他种完田都猴年马月了。有人会问,你咋不用threading,多开几个线程,也就是多叫几个人,比如叫100个人,一起种,那不就快了吗?

我也想,可是GIL实力不允许啊,虽然我没有亲自这样做,但是结局应该是可以预料的。如果有兴趣的话,我以后可能会做这样的测试。

那么会有人问,那你怎么搞定的?其实我是用了go去调整了代码,用几十个goroutine去完成了这个事情,速度大概快了个几百倍,一小会就同步完了

试试aiohttp

想到了上述的难题,又想起自己以后要批量跑用例。所以我不禁神伤,决定尝试一下aiohttp吧。

在此之前,我也只是听过它的大名,并无实际经验。

相关文档: https://docs.aiohttp.org/en/stable/

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图1

改造之前的HttpClient.py

我们新建一个文件,叫AsyncHttpClient.py

  • 编写好构造函数

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图2

和以前几乎一样,多了一个timeout,因为aiohttp的timeout不是int/float类型,而是aiohttp.ClientTimeout.

  • 编写get_cookie方法
  1. def get_cookie(self, session):
  2. cookies = session.cookie_jar.filter_cookies(self.url)
  3. return {k: v.value for k, v in cookies.items()}

通过session中的cookie_jar去获取cookie.

  • 编写获取resp方法

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图3

  • 编写collect方法
    其实这个方法就是组装了请求的一些数据。

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图4

  • 编写invoke方法
    (出于跟风,我在很多rpc框架都看到类似这样的叫法)

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图5

首先用async with获取了一个session,注意这里戴上了Cookie。其他地方没有什么区别,并额外计算了请求时间。

如何使用

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图6

先看看我们http测试这个接口,将方法改为async,request部分改为AsyncRequest,并await invoke返回的内容。

试试request请求

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图7

小测试代码

  1. import asyncio
  2. import time
  3. import aiohttp
  4. import requests
  5. url = "https://www.baidu.com"
  6. async def fetchBaidu():
  7. async with aiohttp.ClientSession() as session:
  8. resp = await session.get(url)
  9. text = await resp.text(encoding='utf-8')
  10. print(text.split("\n")[0])
  11. async def main():
  12. start = time.time()
  13. await asyncio.gather(*(fetchBaidu() for _ in range(200)))
  14. print("花费时间:", time.time() - start)
  15. def main2():
  16. start = time.time()
  17. session = requests.Session()
  18. for i in range(200):
  19. r = session.get(url)
  20. print(r.text.split("\n")[0])
  21. print("花费时间:", time.time() - start)
  22. if __name__ == "__main__":
  23. asyncio.run(main())
  24. # main2()

目前是200次测试,这是aiohttp的速度:

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图8

测试平台系列(43) aiohttp初体验 - 图9

循环太多的话,百度有点不开心了

今天的内容就分享到这里了,大家可以拿着这个脚本玩玩,试试看,看看aiohttp屌在哪里!