aiohttp 的简单使用!

本文翻译自aiohttp的官方文档，如有纰漏，欢迎指出。

aiohttp分为服务器端和客户端，本文只介绍客户端。

由于上下文的缘故，请求代码必须在一个异步的函数中进行：

async def fn():

pass

 

1. aiohttp安装

 

pip install aiohttp

 

 

1.1. 基本请求用法

 

 

1.  
   async with aiohttp.request('GET','https://github.com') as r:
2.  
   await r.text()

其中r.text(), 可以在括号中指定解码方式，编码方式，例如

await resp.text(encoding='windows-1251')

 

或者也可以选择不编码，适合读取图像等，是无法编码的

await resp.read()

 

1.  
   #使用示例, 进行一次请求
2.  
    
3.  
   import aiohttp, asyncio
4.  
    
5.  
   async def main():#aiohttp必须放在异步函数中使用
6.  
   async with aiohttp.request('GET', 'https://api.github.com/events') as resp:
7.  
   json = await resp.json()
8.  
   print(json)
9.  
    
10.  
    loop = asyncio.get_event_loop()
11.  
    loop.run_until_complete(main())
12.  
     
13.  
    ------------------------------------------------------------------------------
14.  
    #使用示例，进行多次请求
15.  
     
16.  
    import aiohttp, asyncio
17.  
     
18.  
    async def main():#aiohttp必须放在异步函数中使用
19.  
    tasks = []
20.  
    [tasks.append(fetch('https://api.github.com/events?a={}'.format(i))) for i in range(10)]#十次请求
21.  
    await asyncio.wait(tasks)
22.  
     
23.  
    async def fetch(url):
24.  
    async with aiohttp.request('GET', url) as resp:
25.  
    json = await resp.json()
26.  
    print(json)
27.  
     
28.  
    loop = asyncio.get_event_loop()
29.  
    loop.run_until_complete(main())
30.  
    ------------------------------------------------------------------------------
31.  
    #使用示例，进行多次请求，并限制同时请求的数量
32.  
     
33.  
    import aiohttp, asyncio
34.  
     
35.  
    async def main(pool):#aiohttp必须放在异步函数中使用
36.  
    tasks = []
37.  
    sem = asyncio.Semaphore(pool)#限制同时请求的数量
38.  
    [tasks.append(control_sem(sem, 'https://api.github.com/events?a={}'.format(i))) for i in range(10)]#十次请求
39.  
    await asyncio.wait(tasks)
40.  
     
41.  
    async def control_sem(sem, url):#限制信号量
42.  
    async with sem:
43.  
    await fetch(url)
44.  
     
45.  
    async def fetch(url):
46.  
    async with aiohttp.request('GET', url) as resp:
47.  
    json = await resp.json()
48.  
    print(json)
49.  
     
50.  
    loop = asyncio.get_event_loop()
51.  
    loop.run_until_complete(main(pool=2))

上面的示例中可以正确的使用协程进行请求，但是由于aiohttp自身的原因会报 Unclosed client session 的警告。官方不推荐使用aiohttp.request的方式请求，可以将 aiohttp.request 换成 aiohttp.ClientSession(**kw).request的方式即可。 

具体请看2.发起一个session请求

 

2.发起一个session请求

 

首先是导入aiohttp模块：

 

import aiohttp

然后我们试着获取一个web源码，这里以GitHub的public Time-line页面为例:

 

1.  
   async with aiohttp.ClientSession() as session:
2.  
   async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
3.  
   print(resp.status)
4.  
   print(await resp.text())

上面的代码中，我们创建了一个 ClientSession 对象命名为session，然后通过session的get方法得到一个 ClientResponse 对象，命名为resp，get方法中传入了一个必须的参数url，就是要获得源码的http url。至此便通过协程完成了一个异步IO的get请求。

 

有get请求当然有post请求，并且post请求也是一个协程：

 

session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data')

用法和get是一样的，区别是post需要一个额外的参数data，即是需要post的数据。

 

除了get和post请求外，其他http的操作方法也是一样的：

 

1.  
   session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data')
2.  
   session.delete('http://httpbin.org/delete')
3.  
   session.head('http://httpbin.org/get')
4.  
   session.options('http://httpbin.org/get')
5.  
   session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data')

小记：

 

不要为每次的连接都创建一次session,一般情况下只需要创建一个session，然后使用这个session执行所有的请求。

每个session对象，内部包含了一个连接池，并且将会保持连接和连接复用（默认开启）可以加快整体的性能。

1.  
   #使用示例
2.  
    
3.  
   import aiohttp, asyncio
4.  
    
5.  
   async def main(pool):#启动
6.  
   sem = asyncio.Semaphore(pool)
7.  
   async with aiohttp.ClientSession() as session:#给所有的请求，创建同一个session
8.  
   tasks = []
9.  
   [tasks.append(control_sem(sem, 'https://api.github.com/events?a={}'.format(i), session)) for i in range(10)]#十次请求
10.  
    await asyncio.wait(tasks)
11.  
     
12.  
    async def control_sem(sem, url, session):#限制信号量
13.  
    async with sem:
14.  
    await fetch(url, session)
15.  
     
16.  
    async def fetch(url, session):#开启异步请求
17.  
    async with session.get(url) as resp:
18.  
    json = await resp.json()
19.  
    print(json)
20.  
     
21.  
    loop = asyncio.get_event_loop()
22.  
    loop.run_until_complete(main(pool=2))

速度快的不要不要的

 

3.在URL中传递参数

 

我们经常需要通过 get 在url中传递一些参数，参数将会作为url问号后面的一部分发给服务器。在aiohttp的请求中，允许以dict的形式来表示问号后的参数。举个例子，如果你想传递 key1=value1   key2=value2 到 httpbin.org/get 你可以使用下面的代码：

 

1.  
   params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
2.  
   async with session.get('http://httpbin.org/get',
3.  
   params=params) as resp:
4.  
   assert resp.url == 'http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1'

可以看到，代码正确的执行了，说明参数被正确的传递了进去。不管是一个参数两个参数，还是更多的参数，都可以通过这种方式来传递。除了这种方式之外，还有另外一个，使用一个 list 来传递（这种方式可以传递一些特殊的参数，例如下面两个key是相等的也可以正确传递）：

 

 

1.  
   params = [('key', 'value1'), ('key', 'value2')]
2.  
   async with session.get('http://httpbin.org/get',
3.  
   params=params) as r:
4.  
   assert r.url == 'http://httpbin.org/get?key=value2&key=value1'

除了上面两种，我们也可以直接通过传递字符串作为参数来传递，但是需要注意，通过字符串传递的特殊字符不会被编码：

 

 

1.  
   async with session.get('http://httpbin.org/get',
2.  
   params='key=value+1') as r:
3.  
   assert r.url == 'http://httpbin.org/get?key=value+1'

 

 

4.响应的内容

 

还是以GitHub的公共Time-line页面为例，我们可以获得页面响应的内容：

 

1.  
   async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
2.  
   print(await resp.text())

运行之后，会打印出类似于如下的内容：

 

 

'[{"created_at":"2015-06-12T14:06:22Z","public":true,"actor":{...

resp的text方法，会自动将服务器端返回的内容进行解码--decode，当然我们也可以自定义编码方式：

 

 

await resp.text(encoding='gb2312')

除了text方法可以返回解码后的内容外，我们也可以得到类型是字节的内容：

 

 

print(await resp.read())

运行的结果是：

 

 

b'[{"created_at":"2015-06-12T14:06:22Z","public":true,"actor":{...

 

gzip和deflate转换编码已经为你自动解码。

小记：

text(),read()方法是把整个响应体读入内存，如果你是获取大量的数据，请考虑使用”字节流“（streaming response）

 

5.特殊响应内容：json

 

如果我们获取的页面的响应内容是json，aiohttp内置了更好的方法来处理json:

 

1.  
   async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
2.  
   print(await resp.json())

如果因为某种原因而导致resp.json()解析json失败，例如返回不是json字符串等等，那么resp.json()将抛出一个错误，也可以给json()方法指定一个解码方式：

 

 

print(await resp.json(

encoding='gb2312'

)) 或者传递一个函数进去：

 

 

print(await resp.json( lambda(x:x.replace('a','b')) ))

 

 

6.以字节流的方式读取响应内容

 

虽然json(),text(),read()很方便的能把响应的数据读入到内存，但是我们仍然应该谨慎的使用它们，因为它们是把整个的响应体全部读入了内存。即使你只是想下载几个字节大小的文件，但这些方法却将在内存中加载所有的数据。所以我们可以通过控制字节数来控制读入内存的响应内容：

 

1.  
   async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
2.  
   await resp.content.read(10) #读取前10个字节

一般地，我们应该使用以下的模式来把读取的字节流保存到文件中：

 

 

1.  
   with open(filename, 'wb') as fd:
2.  
   while True:
3.  
   chunk = await resp.content.read(chunk_size)
4.  
   if not chunk:
5.  
   break
6.  
   fd.write(chunk)

 

 

7.自定义请求头

 

如果你想添加请求头，可以像get添加参数那样以dict的形式，作为get或者post的参数进行请求：

 

1.  
   import json
2.  
   url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
3.  
   payload = {'some': 'data'}
4.  
   headers = {'content-type': 'application/json'}
5.  
    
6.  
   await session.post(url,
7.  
   data=json.dumps(payload),
8.  
   headers=headers)

 

 

8.自定义Cookie

 

给服务器发送cookie，可以通过给 ClientSession 传递一个cookie参数：

 

1.  
   url = 'http://httpbin.org/cookies'
2.  
   cookies = {'cookies_are': 'working'}
3.  
   async with ClientSession(cookies=cookies) as session:
4.  
   async with session.get(url) as resp:
5.  
   assert await resp.json() == {
6.  
   "cookies": {"cookies_are": "working"}}

 

可直接访问链接 “httpbin.org/cookies”查看当前cookie，访问session中的cookie请见第10节。

 

9.post数据的几种方式

 

（1）模拟表单post数据

 

1.  
   payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
2.  
   async with session.post('http://httpbin.org/post',
3.  
   data=payload) as resp:
4.  
   print(await resp.text())

 

注意：data=dict的方式post的数据将被转码，和form提交数据是一样的作用，如果你不想被转码，可以直接以字符串的形式 data=str 提交，这样就不会被转码。

（2）post json

 

1.  
   import json
2.  
   url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
3.  
   payload = {'some': 'data'}
4.  
    
5.  
   async with session.post(url, data=json.dumps(payload)) as resp:
6.  
   ...

其实json.dumps(payload)返回的也是一个字符串，只不过这个字符串可以被识别为json格式

 

（3）post 小文件

 

1.  
   url = 'http://httpbin.org/post'
2.  
   files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
3.  
    
4.  
   await session.post(url, data=files)

可以设置好文件名和content-type:

 

 

1.  
   url = 'http://httpbin.org/post'
2.  
   data = FormData()
3.  
   data.add_field('file',
4.  
   open('report.xls', 'rb'),
5.  
   filename='report.xls',
6.  
   content_type='application/vnd.ms-excel')
7.  
    
8.  
   await session.post(url, data=data)

如果将文件对象设置为数据参数，aiohttp将自动以字节流的形式发送给服务器。

 

（4）post 大文件

aiohttp支持多种类型的文件以流媒体的形式上传，所以我们可以在文件未读入内存的情况下发送大文件。

 

 

1.  
   @aiohttp.streamer
2.  
   def file_sender(writer, file_name=None):
3.  
   with open(file_name, 'rb') as f:
4.  
   chunk = f.read(2**16)
5.  
   while chunk:
6.  
   yield from writer.write(chunk)
7.  
   chunk = f.read(2**16)
8.  
    
9.  
   # Then you can use `file_sender` as a data provider:
10.  
     
11.  
    async with session.post('http://httpbin.org/post',
12.  
    data=file_sender(file_name='huge_file')) as resp:
13.  
    print(await resp.text())

同时我们可以从一个url获取文件后，直接post给另一个url，并计算hash值:

 

 

1.  
   async def feed_stream(resp, stream):
2.  
   h = hashlib.sha256()
3.  
    
4.  
   while True:
5.  
   chunk = await resp.content.readany()
6.  
   if not chunk:
7.  
   break
8.  
   h.update(chunk)
9.  
   stream.feed_data(chunk)
10.  
     
11.  
    return h.hexdigest()
12.  
     
13.  
    resp = session.get('http://httpbin.org/post')
14.  
    stream = StreamReader()
15.  
    loop.create_task(session.post('http://httpbin.org/post', data=stream))
16.  
     
17.  
    file_hash = await feed_stream(resp, stream)

因为响应内容类型是StreamReader，所以可以把get和post连接起来，同时进行post和get：

 

 

1.  
   r = await session.get('http://python.org')
2.  
   await session.post('http://httpbin.org/post',
3.  
   data=r.content)

（5）post预压缩数据

 

在通过aiohttp发送前就已经压缩的数据, 调用压缩函数的函数名（通常是deflate 或 zlib）作为content-encoding的值：

 

1.  
   async def my_coroutine(session, headers, my_data):
2.  
   data = zlib.compress(my_data)
3.  
   headers = {'Content-Encoding': 'deflate'}
4.  
   async with session.post('http://httpbin.org/post',
5.  
   data=data,
6.  
   headers=headers)
7.  
   pass

 

 

10.keep-alive, 连接池，共享cookie

 

ClientSession 用于在多个连接之间共享cookie：

 

1.  
   async with aiohttp.ClientSession() as session:
2.  
   await session.get(
3.  
   'http://httpbin.org/cookies/set?my_cookie=my_value')
4.  
   filtered = session.cookie_jar.filter_cookies('http://httpbin.org')
5.  
   assert filtered['my_cookie'].value == 'my_value'
6.  
   async with session.get('http://httpbin.org/cookies') as r:
7.  
   json_body = await r.json()
8.  
   assert json_body['cookies']['my_cookie'] == 'my_value'

也可以为所有的连接设置共同的请求头：

 

 

1.  
   async with aiohttp.ClientSession(
2.  
   headers={"Authorization": "Basic bG9naW46cGFzcw=="}) as session:
3.  
   async with session.get("http://httpbin.org/headers") as r:
4.  
   json_body = await r.json()
5.  
   assert json_body['headers']['Authorization'] == \
6.  
   'Basic bG9naW46cGFzcw=='

ClientSession 还支持 keep-alive连接和连接池(connection pooling)

 

 

11.cookie安全性

 

默认ClientSession使用的是严格模式的 aiohttp.CookieJar. RFC 2109，明确的禁止接受url和ip地址产生的cookie，只能接受 DNS 解析IP产生的cookie。可以通过设置aiohttp.CookieJar 的 unsafe=True 来配置：

 

1.  
   jar = aiohttp.CookieJar(unsafe=True)
2.  
   session = aiohttp.ClientSession(cookie_jar=jar)

 

 

12.控制同时连接的数量（连接池）

 

也可以理解为同时请求的数量，为了限制同时打开的连接数量，我们可以将限制参数传递给连接器：

 

conn = aiohttp.TCPConnector(limit=30)#同时最大进行连接的连接数为30，默认是100，limit=0的时候是无限制

限制同时打开限制同时打开连接到同一端点的数量（(host, port, is_ssl) 三的倍数），可以通过设置 limit_per_host 参数：

 

 

conn = aiohttp.TCPConnector(limit_per_host=30)#默认是0

 

 

13.自定义域名解析

 

我们可以指定域名服务器的 IP 对我们提供的get或post的url进行解析：

 

1.  
   from aiohttp.resolver import AsyncResolver
2.  
    
3.  
   resolver = AsyncResolver(nameservers=["8.8.8.8", "8.8.4.4"])
4.  
   conn = aiohttp.TCPConnector(resolver=resolver)

 

 

14.设置代理

 

aiohttp支持使用代理来访问网页：

 

1.  
   async with aiohttp.ClientSession() as session:
2.  
   async with session.get("http://python.org",
3.  
   proxy="http://some.proxy.com") as resp:
4.  
   print(resp.status)

当然也支持需要授权的页面：

1.  
   async with aiohttp.ClientSession() as session:
2.  
   proxy_auth = aiohttp.BasicAuth('user', 'pass')
3.  
   async with session.get("http://python.org",
4.  
   proxy="http://some.proxy.com",
5.  
   proxy_auth=proxy_auth) as resp:
6.  
   print(resp.status)

或者通过这种方式来验证授权：

1.  
   session.get("http://python.org",
2.  
   proxy="http://user:pass@some.proxy.com")

 

 

15.响应状态码 response status code

 

可以通过 resp.status来检查状态码是不是200：

 

1.  
   async with session.get('http://httpbin.org/get') as resp:
2.  
   assert resp.status == 200

 

 

16.响应头

 

我们可以直接使用　resp.headers 来查看响应头，得到的值类型是一个dict：

 

1.  
   >>> resp.headers
2.  
   {'ACCESS-CONTROL-ALLOW-ORIGIN': '*',
3.  
   'CONTENT-TYPE': 'application/json',
4.  
   'DATE': 'Tue, 15 Jul 2014 16:49:51 GMT',
5.  
   'SERVER': 'gunicorn/18.0',
6.  
   'CONTENT-LENGTH': '331',
7.  
   'CONNECTION': 'keep-alive'}

或者我们可以查看原生的响应头：

 

 

1.  
   >>> resp.raw_headers
2.  
   ((b'SERVER', b'nginx'),
3.  
   (b'DATE', b'Sat, 09 Jan 2016 20:28:40 GMT'),
4.  
   (b'CONTENT-TYPE', b'text/html; charset=utf-8'),
5.  
   (b'CONTENT-LENGTH', b'12150'),
6.  
   (b'CONNECTION', b'keep-alive'))

 

 

17.查看cookie

 

 

1.  
   url = 'http://example.com/some/cookie/setting/url'
2.  
   async with session.get(url) as resp:
3.  
   print(resp.cookies)

 

18.重定向的响应头

 

 

如果一个请求被重定向了，我们依然可以查看被重定向之前的响应头信息：

 

1.  
   >>> resp = await session.get('http://example.com/some/redirect/')
2.  
   >>> resp
3.  
   <ClientResponse(http://example.com/some/other/url/) [200]>
4.  
   >>> resp.history
5.  
   (<ClientResponse(http://example.com/some/redirect/) [301]>,)

 

 

19.超时处理

 

默认的IO操作都有5分钟的响应时间 我们可以通过 timeout 进行重写：

 

1.  
   async with session.get('https://github.com', timeout=60) as r:
2.  
   ...

如果 timeout=None 或者 timeout=0 将不进行超时检查，也就是不限时长。