大家好，我是米洛，一位测试球迷！
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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:
- 我买豆浆，等豆浆打好。
- 我买汤面，等汤面做好。
- 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:
- 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
- 我再去和包子铺的人说来杯豆浆
- 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:
- 我哥去帮我买豆浆，等豆浆打好。
- 我姐去帮我买汤面，等汤面做好。
- 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:
for i in range(100):
r = requests.get("xxx")
data = r.json()
cursor.execute("insert into xxx....")
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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/ (opens new window)
# 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
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
def get_cookie(self, session):
cookies = session.cookie_jar.filter_cookies(self.url)
return {k: v.value for k, v in cookies.items()}
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通过session中的cookie_jar去获取cookie.
- 编写获取resp方法
编写collect方法
其实这个方法就是组装了请求的一些数据。
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）
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
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
# 小测试代码
import asyncio
import time
import aiohttp
import requests
url = "https://www.baidu.com"
async def fetchBaidu():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
resp = await session.get(url)
text = await resp.text(encoding='utf-8')
print(text.split("\n")[0])
async def main():
start = time.time()
await asyncio.gather(*(fetchBaidu() for _ in range(200)))
print("花费时间:", time.time() - start)
def main2():
start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(200):
r = session.get(url)
print(r.text.split("\n")[0])
print("花费时间:", time.time() - start)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
# main2()
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目前是200次测试，这是aiohttp的速度:
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！