现在的人对于通过http协议去调用接口的情况是非常熟悉的。有很多人都知道, 比如一些用于测试http接口的工具库或者框架都是在它的基础上面开发出来的, 不过今天要跟大家介绍的则是另外一款专门用来测试http接口的框架, 也就是我们所说的这个httpx。它的API和高度一致。:安装 pip install httpxhttpx 简单使用当然, 这个情况是不支持x这个形式的。import httpxr httpx.get(http://httpbin.org/get)print(r.status_code)print(r.json())执行结果200{args: {}, headers: {Accept: */*, Accept-Encoding: gzip, deflate, Host: httpbin.org, User-Agent: python-httpx/0.12.1, X-Amzn-Trace-Id: Root1-5ea5b58c-e446c44392ea090809e8a4bc}, origin: 113.97.33.224, url: http://httpbin.org/get}import httpxpayload {key1: value1, key2: value2}r httpx.post(http://httpbin.org/post, datapayload)print(r.json())执行结果{args: {}, data: , files: {}, form: {key1: value1, key2: value2}, headers: {Accept: */*, Accept-Encoding: gzip, deflate, Content-Length: 23, Content-Type: application/x-www-form-urlencoded, Host: httpbin.org, User-Agent: python-httpx/0.12.1, X-Amzn-Trace-Id: Root1-5ea5b61d-1871d10e80b8324e48ea475e}, json: None, origin: 113.97.33.224, url: http://httpbin.org/post}你会察觉到这实际上几乎是完全相同的状况, 不同的主要点在于这里已经把原先的某个元素替换成了httpx这个内容。在进行异步调用的时候, 我们会用到httpx。我们接下来要去认识一下httpx这个工具的异步调用这一回事。import httpximport asyncioasync def main():async with httpx.AsyncClient() as client:resp await client.get(http://httpbin.org/get)result resp.json()print(result)asyncio.run(main())此处实际应用了async以及await等功能模块, 关于这些异步相关内容的更多详情, 您可以参考我此前所撰写的有关异步I/O基础概念的入门介绍部分。异步的这种调用方式, 它的优势在哪里呢?我们发现, 要是采用异步的话, 接口调用会变得更复杂一些, 那为啥还要用异步呢? 当你需要去调用1000次接口的时候, 异步调用可以让你的整体速度变快。接下来我们通过一个简单的例子来做个对比看看。以我flask开发的简单接口为例子为了使得测试工作的过程能够获得更加准确的结论, 我所采取的具体措施是将flask服务直接部署在了另一台计算机设备上面, 这一操作实现了测试机与被测服务之间的相互分离状态。# 同步调用import timeimport httpxdef make_request(client):resp client.get(http://192.168.0.7:5000)result resp.json()# print(result)assert result[code] 10200def main():session httpx.Client()# 1000 次调用for _ in range(1000):make_request(session)if __name__ __main__:# 开始start time.time()main()# 结束end time.time()print(f同步发送1000次请求耗时{end - start})结果...同步发送1000次请求耗时52.948561906814575# 异步调用import httpximport asyncioimport timeasync def request(client):resp await client.get(http://192.168.0.7:5000)result resp.json()# print(result)assert result[code] 10200async def main():async with httpx.AsyncClient() as client:# # 开始# start time.time()# 1000 次调用task_list []for _ in range(1000):req request(client)task asyncio.create_task(req)task_list.append(task)await asyncio.gather(*task_list)if __name__ __main__:#开始start time.time()asyncio.run(main())# 结束end time.time()print(f异步发送1000次请求耗时{end - start})结果:...异步发送1000次请求耗时3.903275728225708把httpx拿来用作发起请求的工具的话, 同步方式的请求体验和异步方式的请求体验之间的区别, 那真是相当的大。以上的这些例句, 目前已经放置到了-API-test这个项目里面去了。总结* 这里只是为了拿非异步框架的 flask 当作接口服务端来进行对比, 如果把接口服务同样更换成前面介绍的 snaic 异步框架的话, 上面这两组测试对比就不那么明显了, 因为 snaic 的异步接口服务在处理同步请求方面会更快一些, 我们在安装 snaic 的时候就会发现的, 它也同样集成了 httpx 这个库。为什么要学习异步技术, 因为在我们公司之中存在大量的接口采用了异步调用这一方式。所以我希望可以把这个概念真正地搞清楚明白, 理由就是这么简单直接。一定要保持在工作中对于相关技术知识的好奇心。拿在火车站买票这个场景来说, 火车站本身被视为一个进程, 而售票窗。