Comment passer des appels API asynchrones dans Python
Jul 13, 2025 am 02:01 AM
Python implémente les appels API asynchrones avec Async / Await avec AIOHTTP. Utilisez Async pour définir les fonctions Coroutine et les exécuter via le pilote asyncio.run, par exemple: Async Def fetch_data (): Await Asyncio.Sleep (1); lancer des demandes HTTP asynchrones via AIOHTTP, et utilisez Async pour créer des clients de clients et attendre le résultat de la réponse; Utilisez Async pour emballer la liste des taches avec plusieurs demandes; Les précautions comprennent: éviter les opérations de blocage, ne pas mélanger le code de synchronisation et le jupyter doit gérer les boucles d'événements spécialement. Ce n'est qu'en ma?trisant la boucle d'événement et en attendant le mécanisme que vous pouvez écrire du code asynchrone efficace.
Lors de l'écriture d'appels asynchrones, la chose la plus redoutée est d'écrire un code "carte". Python lui-même prend en charge la programmation asynchrone, en particulier lors de la gestion d'un grand nombre de demandes de réseau, l'utilisation de méthodes asynchrones peut considérablement améliorer l'efficacité. Si vous souhaitez implémenter les appels API asynchrones dans Python, Async / Await avec AIOHTTP est essentiellement la solution préférée.
Construire une logique asynchrone en utilisant l'async et attendre
Asyncio de Python est le module central de la programmation asynchrone. Vous pouvez le comprendre comme un planificateur qui gère un tas de coroutines. Pour initier une demande d'API asynchrone, vous devez d'abord définir une fonction asynchrone:
importer asyncio
async def fetch_data ():
# Je n'enverrai pas de demande spécifique ici, simule simplement en attente d'impression ("Démarrez pour obtenir des données")
Await Asyncio.Sleep (1)
imprimer ("Acquisition de données terminée") Cette fonction ne s'exécute pas immédiatement, mais renvoie un objet Coroutine. Vous devez également le conduire via asyncio.run() ou await . Par exemple:
asyncio.run (fetch_data ())
Cette méthode vous permet d'envoyer simultanément des taches au lieu d'une par une dans l'ordre.
Utilisez AIOHTTP pour initier une véritable demande HTTP asynchrone
L'exemple ci-dessus n'est qu'une simulation, et l'envoi de demandes d'API nécessite un client HTTP qui prend en charge l'asynchrone. AIOHTTP est actuellement le choix le plus couramment utilisé. C'est similaire aux demandes, mais toutes les opérations sont asynchrones.
La méthode d'installation est très simple:
pip install aiohttp
Ensuite, vous pouvez écrire une demande de Get asynchrone comme ceci:
Importer Aiohttp
importer asyncio
async def fetch_api (URL):
Async avec aiohttp.clientcession () comme session:
asynchronisation avec session.get (URL) comme réponse:
retour attendre réponse.json ()
asynchrone def main ():
url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
data = attendre fetch_api (URL)
Imprimer (données)
asyncio.run (main ())Voici quelques points clés:
-
ClientSessionest équivalent à la session des demandes, mais elle prend en charge - Toutes les opérations d'E / S doivent être
await - Plusieurs demandes peuvent être parallèles, tant que vous ne bloquez pas le thread principal
Méthodes pour simultanément plusieurs demandes d'API
Si vous avez plusieurs URL qui doivent être demandées en même temps, vous pouvez utiliser asyncio.gather() pour les emballer ensemble et les exécuter ensemble:
asynchrone def main ():
URL = [
"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/2",
"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/3"
]]
taches = [fetch_api (URL) pour l'URL dans les URL]
résultats = attendre asyncio.gather (* taches)
Imprimer (résultats)
asyncio.run (main ())Cela exécute toutes les taches simultanément et les attend. Par rapport à la méthode de synchronisation, cette méthode d'écriture a une amélioration très évidente de l'efficacité lorsqu'il existe de nombreuses demandes de réseau.
Notes et FAQ
Bien que l'asynchrone soit très efficace, il y a des détails faciles à rester:
- N'utilisez pas
time.sleep()dans Coroutines, utilisezawait asyncio.sleep() - Les opérations de blocage (telles que le temps.
- La structure du code asynchrone est différente de la synchronisation et ne peut pas être écrite de manière mitigée.
- Si vous l'exécutez dans Jupyter Notebook, vous devrez peut-être utiliser
nest_asyncio.apply()ou le mécanisme de boucle d'événement ipython
De plus, certaines bibliothèques tierces ne prennent pas en charge l'asynchrone, vous devez donc trouver une alternative ou l'envelopper vous-même.
Fondamentalement, c'est tout. Asynchrone n'est pas particulièrement compliqué, mais seulement après avoir compris les mécanismes de boucle d'événements et d'attendre que vous pouvez écrire du code vraiment efficace.
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