前言

• requests是同步的，效率较慢，但代码编写相对简单一些
• aiohttp是异步的，效率很高，但代码编写相对复杂一些（需要跟python自带库asyncio相结合使用)

使用requests访问100个url

import time
import requests


# 获取当前时间戳的匿名函数
now = lambda: time.time()


# 普通函数: 请求url获取响应，然后打印响应的状态码
def parse_url(url):
    resp = requests.get(url)
    print(resp.status_code)


# 入口函数
def run():
    url = 'https://www.huya.com/cache.php?m=LiveList&do=getLiveListByPage&tagAll=0&page={}'
    for i in range(1, 101):
        parse_url(url.format(i))


if __name__ == '__main__':
    start_time = now()
    run()
    print(f"耗时: {now() - start_time}")

使用aiohttp访问100个url

import asyncio
import time
import aiohttp


# 获取当前时间戳的匿名函数
now = lambda: time.time()


# 协程函数: 请求url获取响应，然后打印响应的状态码
async def parse_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            print(resp.status)


# 入口函数
async def run():
    url = 'https://www.huya.com/cache.php?m=LiveList&do=getLiveListByPage&tagAll=0&page={}'
    # 将多个协程任务 装进 tasks任务列表中
    tasks = [parse_url(url.format(x)) for x in range(1, 101)]
    await asyncio.wait(tasks)


if __name__ == '__main__':
    start_time = now()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())
    print(f"耗时: {now() - start_time}")

    # 下方代码是同步效果，即不恰当的调用方式
    # start_time = now()
    # loop = asyncio.get_event_loop()
    # url = 'https://www.huya.com/cache.php?m=LiveList&do=getLiveListByPage&tagAll=0&page={}'
    # for i in range(1, 101):
    #     loop.run_until_complete(parse_url(url.format(i)))
    # print(f"耗时: {now() - start_time}")

补充

两份代码的运行结果我只显示了消耗时间，响应状态码我并没有显示出来

• 从访问100个url的效率来看，很明显
  
  aiohttp
  
  比
  
  requests
  
  要快的多的多
• 如果
  
  访问量增大
  
  ，
  
  aiohttp
  
  跟
  
  requests
  
  的访问效率之间的差异会越来越大