接下来认识httpx的异步调用：

import httpx
import 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())

这里用到了async 、await， asyncio等，等参考我关于python异步I/O的基础介绍：https://www.cnblogs.com/fnng/p/12757395.html

异步的调用的优势
我们发现，采用异步会让接口的调用更加复杂，那为什么还要使用异步呢？当你要调用1000次接口时，那么异步调用可以让你的调用更快。接下来我们通过简单让例子进行对比。

以我flask开发的简单接口为例子：

GitHub - defnngj/learning-API-test: learning API test

为了测试的更加准确性，我将flask服务部署在了另一台电脑，测试机与被测服务分离。

• httpx 同步调用

# 同步调用
import time
import 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

• httpx 异步调用

# 异步调用
import httpx
import asyncio
import 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

将httpx用于请求端，同步与异步请求差距非常明显。

以上的例子已经放到 learning-API-test github项目

总结
*　这里只是拿 flask 非异步框架做为接口服务端进行对比，如果如果将接口服务同样换作前面介绍的 snaic 异步框架，上面的两组测试对比并不明显（snaic的异步接口服务处理同步请求更快），在安装 snaic的时候会发现，他同样也集成了 httpx 库。

*　为什么要学习异步，因为我们公司有很多接口是异步调用的，所以，我想真正搞懂这个概念，就这么简单！保持在工作中对技术的好奇心。

异步与多线程的区别？这是我在学习 异步时候的一个疑问，我找到了一个比较形象的例子。

以火车站购票场景为例：一个火车站为一个进程，一个窗口和售票员的组合为一个线程：

多线程：火车站开了N个窗口售票员，我们去买票，会有工作人员（CPU）指定我们去某个窗口买票，你被安排到某个窗口后，告诉售票员你的请求（咨询或买票），售票员执行操作，如果这个过程中发送的阻塞，也是窗口售票员的阻塞（比如查票的过程），但是因为你开了很多个窗口，其他买票的人可以被安排去另外的空闲窗口，如果所有窗口都满了，工作人员就不会给你安排了，直到有空的窗口出来；
多进程（并行）：建多个火车站售票，火车站与火车站间互不影响，看买票的自己想去哪里（这里不讨论负载均衡）；
异步：火车站只有一个窗口售票员，但是窗口前有一个登记台（事件循环），你把你想买的票告诉给登记台，并留下你的手机（回调函数），然后你就可以走了，由于登记台只是登记了你的请求，并没有做任何其他操作，所以这个耗时基本忽略不计的。之后售票员处理完了上一个任务了，就会自己去登记台取剩下的未完成的任务，直到取到你的任务，操作完后，有票没票都会通过手机通知你，如果有票还会往你的手机发车票的二维码；

总结：

感谢每一个认真阅读我文章的人！！！

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