前言

如果说 Python 有哪个库改变了互联网开发的门槛，requests 绝对榜上有名。

它用极简的 API 终结了 urllib2 那个混乱的时代。

直到今天，requests.get(url) 依然是很多程序员下意识写出的第一行爬虫代码。

但随着 Python 异步生态（Asyncio）的全面爆发，以及 HTTP/2 协议的普及，这个诞生于 2011 年的老兵开始显露疲态。

PS：为什么 AI 时代还要亲自钻研新技术？

因为 AI 的底色是“过去”。

如果你不掌握先进的工具，AI 就会用它的“经验惯性”把你留在旧时代。

只有你懂新东西，才能指挥 AI 写出更现代的代码。

AI 的本质是“概率模型”，它更倾向于给出训练数据中最常见、最保守的方案（往往也就是旧方案）

HttpX

httpx 并不是要推翻 requests，而是要完成它的现代化改造。它的核心口号是：“几乎完全兼容 Requests API，但原生支持异步。”

新项目切换到 httpx 的理由：

• 原生异步支持： 在处理成千上万个 API 调用时，同步的 requests 会让你的程序在等待网络 IO 时“死掉”。而 httpx 配合 async/await，可以在一秒钟内并发处理极高密度的请求，而不消耗多余的线程资源。
• 支持 HTTP/2： 相比 HTTP/1.1，HTTP/2 支持多路复用。这意味着在同一个连接上可以并行发送多个请求，大幅降低了延迟。
• 严格的超时管理： requests 默认永不超时，这在生产环境中是极其危险的。而 httpx 默认开启超时检查，更加符合现代微服务的健壮性要求。

例子

如果你熟悉 requests，迁移到 httpx 的成本几乎为零。

同步写法对比（几乎一致）

# Requests
import requests
resp = requests.get("https://api.github.com/events")

# HTTPX
import httpx
resp = httpx.get("https://api.github.com/events")

异步写法

import httpx
import asyncio

async def fetch_tech_news():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # 同时发起多个请求，效率起飞
        tasks = [client.get(f"https://news.com/api/{i}") for i in range(10)]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        return [r.json() for r in responses]

asyncio.run(fetch_tech_news())

对比

小结

异步虽然好用，但有些坑：

• httpx 的 AsyncClient 最好使用 async with 上下文管理器，否则容易造成连接泄露。
• 在 Windows 环境下使用异步 loop 要额外注意（如 SelectorEventLoop 的限制）