声明:下面的代码为每个函数创建了不同的线程。

这对于某些情况可能是有用的，因为它使用起来更简单。但要知道，它不是异步的，但使用多线程会给人一种异步的错觉，尽管decorator建议这样做。

可以使用以下装饰器在函数执行完成后给出回调，回调必须处理函数返回的数据。

请注意，在函数被修饰后，它将返回一个Future对象。

import asyncio

## Decorator implementation of async runner !!
def run_async(callback, loop=None):
    if loop is None:
        loop = asyncio.get_event_loop()

    def inner(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            def __exec():
                out = func(*args, **kwargs)
                callback(out)
                return out

            return loop.run_in_executor(None, __exec)

        return wrapper

    return inner

实现示例:

urls = ["https://google.com", "https://facebook.com", "https://apple.com", "https://netflix.com"]
loaded_urls = []  # OPTIONAL, used for showing realtime, which urls are loaded !!


def _callback(resp):
    print(resp.url)
    print(resp)
    loaded_urls.append((resp.url, resp))  # OPTIONAL, used for showing realtime, which urls are loaded !!


# Must provide a callback function, callback func will be executed after the func completes execution
# Callback function will accept the value returned by the function.
@run_async(_callback)
def get(url):
    return requests.get(url)


for url in urls:
    get(url)

如果你想看到实时加载的url，你可以在最后添加以下代码:

while True:
    print(loaded_urls)
    if len(loaded_urls) == len(urls):
        break

from threading import Thread

threads=list()

for requestURI in requests:
    t = Thread(target=self.openURL, args=(requestURI,))
    t.start()
    threads.append(t)

for thread in threads:
    thread.join()

...

def openURL(self, requestURI):
    o = urllib2.urlopen(requestURI, timeout = 600)
    o...

Async现在是一个独立的模块:grequests。

请看这里:https://github.com/kennethreitz/grequests

还有:通过Python发送多个HTTP请求的理想方法?

安装:

$ pip install grequests

用法:

建立一个堆栈:

import grequests

urls = [
    'http://www.heroku.com',
    'http://tablib.org',
    'http://httpbin.org',
    'http://python-requests.org',
    'http://kennethreitz.com'
]

rs = (grequests.get(u) for u in urls)

发送堆栈

grequests.map(rs)

结果如下所示

[<Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>]

grequest似乎没有设置并发请求的限制，即当多个请求被发送到同一个服务器时。

我赞同上述使用HTTPX的建议，但我经常以不同的方式使用它，所以我补充了我的答案。

我个人使用asyncio.run(在Python 3.7中引入)而不是asyncio。收集，也更喜欢aiostream方法，它可以与asyncio和httpx结合使用。

就像我刚刚发布的这个例子一样，这种风格对于异步处理一组url很有帮助，尽管(常见的)错误发生了。我特别喜欢这种风格如何阐明响应处理发生在哪里，以及如何简化错误处理(我发现异步调用倾向于提供更多的错误处理)。

发布一个简单的异步发出一堆请求的例子更容易，但通常您还想处理响应内容(用它计算一些东西，可能引用您请求的URL要处理的原始对象)。

这种方法的核心是:

async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as session:
    ws = stream.repeat(session)
    xs = stream.zip(ws, stream.iterate(urls))
    ys = stream.starmap(xs, fetch, ordered=False, task_limit=20)
    process = partial(process_thing, things=things, pbar=pbar, verbose=verbose)
    zs = stream.map(ys, process)
    return await zs

地点:

Process_thing是一个异步响应内容处理函数 things是输入列表(URL字符串的URL生成器来自于此)，例如对象/字典列表 Pbar是一个进度条(例如tqdm.tqdm)[可选但有用]

所有这些都放在一个async_fetch_urlset异步函数中，然后通过调用一个名为fetch_things的同步“顶级”函数来运行，该函数运行协程[这是async函数返回的内容]并管理事件循环:

def fetch_things(urls, things, pbar=None, verbose=False):
    return asyncio.run(async_fetch_urlset(urls, things, pbar, verbose))

由于作为输入传递的列表(这里是things)可以就地修改，因此可以有效地获得返回的输出(就像我们从同步函数调用中习惯的那样)

你可以使用httpx。

import httpx

async def get_async(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        return await client.get(url)

urls = ["http://google.com", "http://wikipedia.org"]

# Note that you need an async context to use `await`.
await asyncio.gather(*map(get_async, urls))

如果你想要一个函数式语法，gamla库将其包装到get_async中。

然后你就可以

await gamla.map(gamla.get_async(10))(["http://google.com", "http://wikipedia.org"])

10是超时时间，单位是秒。

(声明:我是作者)

我已经使用python请求异步调用github的gist API有一段时间了。

举个例子，请看下面的代码:

https://github.com/davidthewatson/flasgist/blob/master/views.py#L60-72

这种风格的python可能不是最清晰的例子，但我可以向您保证代码是有效的。如果这让你感到困惑，请告诉我，我会记录下来。