Python异步能调用同步库吗?requests性能坑解析
2026-05-16 21:15:28
0浏览
收藏
Python异步编程中直接使用requests库会严重拖垮性能,因为它底层依赖阻塞式系统调用,一旦在协程中调用就会冻结整个事件循环,导致并发优势尽失、响应时间线性增长甚至整批任务卡死;真正高效的解法是切换到原生异步的aiohttp.ClientSession(需复用实例、显式设超时、正确await响应体),或仅在无法替代时谨慎通过run_in_executor将requests隔离到线程池中执行——而识别并避开这类“假异步”陷阱,恰恰是写出高性能异步代码的关键所在。

不能直接调用,硬塞 requests.get() 会阻塞整个事件循环,异步代码瞬间退化成同步,100 个请求可能比单线程还慢。
为什么 requests 在 asyncio 里一用就卡死
requests 是纯同步库,底层调用 socket.connect()、ssl.wrap_socket() 等都是阻塞系统调用。一旦在协程里执行 requests.get("https://example.com"),当前协程会一直占着事件循环线程,其他协程全得干等——这和开 100 个线程跑 requests 没本质区别,还少了线程调度的灵活性。
- 现象:CPU 使用率低,但总耗时线性增长(比如 100 个请求 × 平均 300ms = 30 秒),
asyncio.gather完全失效 - 更糟的是:若某次请求卡在 SSL 握手或 DNS 解析,可能拖垮整批任务,且无法被
asyncio.wait_for()正确中断 requests.Session()复用连接也无效——它复用的是同步 TCP 连接,不是异步连接池
aiohttp.ClientSession 是唯一靠谱的替代方案
它原生基于 asyncio,所有 I/O 操作都注册到事件循环,连接复用、DNS 缓存、SSL 会话复用都按异步方式设计。别试图“包装” requests,直接换掉。
- 必须复用
ClientSession实例:在函数外创建,在协程中传入;重复创建 session 会泄漏连接、耗尽文件描述符 - 超时必须显式设:
timeout=ClientTimeout(total=10),否则默认无超时,一个挂起请求就能让整个协程组卡死 - SSL 验证可关但慎用:
connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)能省 5–10% 时间,但仅限内网或测试环境 - 别漏掉
await response.text()或await response.json():不 await 就只是拿到一个ClientResponse对象,不是实际响应体
实在绕不开 requests?只能用 run_in_executor 做隔离
如果你必须调用某个只提供 requests 接口的 SDK,或依赖其 session 状态管理,唯一安全做法是把 requests 调用扔进线程池,和事件循环隔离开。
- 用
loop.run_in_executor(None, requests.get, url),不要自己建ThreadPoolExecutor(除非你明确要控并发数) - 注意:每次调用都会新建线程(
None表示用默认线程池),频繁调用仍可能触发 GIL 争抢,吞吐上限远低于 aiohttp - 异常处理要包两层:外层捕获
concurrent.futures.TimeoutError,内层捕获requests.exceptions.RequestException - 别在循环里反复调用
loop.run_in_executor启动新线程——线程创建开销大,应批量聚合后提交
asyncio.run() 和 get_event_loop().run_until_complete() 别混用
在已有 event loop 的上下文(如 Jupyter、FastAPI、uvicorn)里调用 asyncio.run() 会直接抛 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop。
- 开发脚本用
asyncio.run(main())没问题;但嵌入 Web 框架或测试工具时,必须用asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) - 如果不确定运行环境,优先查
asyncio.get_event_loop().is_running()再决定怎么启动 - 别在
async def函数里再调asyncio.run()——这是最常见也是最隐蔽的死锁来源
真正难的不是写 async/await,而是识别哪些调用真异步、哪些只是披着协程外衣的阻塞操作。requests 就是典型“假异步”,它的每个方法签名都像能 await,但实际执行时早把事件循环锁死了。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
JavaScript惰性函数实现及优势解析
- 上一篇
- JavaScript惰性函数实现及优势解析
- 下一篇
- 试用期工资标准及转正计算方法
查看更多
最新文章
-
- 文章 · python教程 | 6小时前 |
- Python ipaddress.collapse_addresses 怎样合并连续网段
- 334浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 6小时前 |
- Python logging.basicConfig(force=True) 怎样重置根日志配置
- 434浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 | 线程池 · 并发编程 · python · Python concurrent.futures buffersize Executor.map 并发排队
- Python concurrent.futures map 的 buffersize 怎样限制排队
- 264浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 |
- Python itertools.islice 怎样截取迭代器而不提前展开
- 383浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 |
- Python itertools.batched 怎样处理末尾不足一组的数据
- 141浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 | 标准库 · 调试 · python · Python 装饰器 functools.wraps functools.update_wrapper __wrapped__ inspect.unwrap
- Python functools.update_wrapper 怎样保留装饰器元数据
- 174浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 |
- Python functools.total_ordering 怎样补齐自定义类的比较方法
- 282浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 | python · Python 继承 链式调用 类型标注 typing.Self
- Python typing.Self 怎样标注链式调用的返回类型
- 118浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 7小时前 |
- Python pickletools.dis 怎样查看 pickle 字节码结构
- 148浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 8小时前 |
- Python types.MappingProxyType 怎样创建只读映射视图
- 203浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 9小时前 |
- Python sqlite3 URI 文件名怎样打开只读数据库
- 218浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 824次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 820次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 906次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 879次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 702次使用
查看更多
相关文章
-
- Python xml.dom.minidom.unlink 怎样释放不再使用的 DOM 树引用
- 2026-10-27 501浏览
-
- Python typing 怎样用 TypeIs 缩小类型
- 2026-10-24 501浏览
-
- Python sqlite3 Connection serialize 怎么导出数据库快照:备份窗口、内存占用与恢复校验
- 2026-08-26 501浏览
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览

