requests vs httpx vs aiohttp, 뭐가 더 빠를까

그냥 편한거 쓰는게 제일 나은거 같은데?

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각 라이브러리 간략한 소개

가장 범용적인 requests

python의 http 클라이언트 라이브러리 중 가장 유명하다.

requests는 워낙 많이 알려졌고, 사용하는 사람, 참조하는 라이브러리가 많다. 따라서 레퍼런스를 찾기 쉽고, 그만큼 배우기 쉽고, 사용하기도 쉽다.

동기 호출만 지원한다.. 따라서 여러 요청을 효율적으로 실행하려면 쓰레드가 필수적이다.(greenlet은 예외적인 경우)

requests와 비슷한 httpx

requests의 대부분의 api와 호환되도록 작성된 라이브러리.

requests와 비슷하게 사용할 수 있어서 기존에 requests를 사용했다면 금방 적응할 수 있으며, requests에 비해서 좀 더 나은 현대적인 기능과 타입힌트를 제공한다.

동기, 비동기 호출을 모두 지원한다.

asyncio기반으로 처음 작성된 aiohttp

asyncio 프로젝트가 시작하고, asyncio기반으로 가장 먼저 작성된 http 서버 및 클라이언트 라이브러리다.

실제로 써본적은 없고, 몇몇 사용기를 보면 가볍고 빠르다고 한다.

requests와 api와 호환되지 않아서 사용법을 잘 숙지할 필요가 있다.

비동기 호출만 지원한다.

실제 사용된 각 테스트 코드

모두 10개 세션을 유지하고 총 1000번 GET 요청을 실행했다.

httpx와 aiohttp는 비동기로 실행했고, requests는 그냥 사용하면 상대가 되지 않기 때문에, 최대 10개 작업이 가능한 쓰레드 풀을 생성하여 실행했다.

정리하자면,

  • httpx: 10개 세션, 1000개 요청, 비동기
  • aiohttp: 10개 세션, 1000개 요청, 비동기
  • requests: 10개 세션, 10개 쓰레드, 1000개 요청, 동기

당연하지만 requests 쓰레드가 10개라고 해서 각 쓰레드별 10개 세션을 가진건 아니다. 10개의 세션을 가진 풀에서 세션 객체를 각 쓰레드가 가져와서 사용하는 방식으로 진행했다.

모든 테스트는 python3.11에서 실시했으며, 하는김에 3.11에 새로 추가된 TaskGroup을 사용해봤다.

httpx
test_httpx.py
from __future__ import annotations

import asyncio
import math
import time
import typing
from contextlib import AsyncExitStack

import httpx
import uvloop

CLIENT_COUNT = 10
REQUEST_COUNT = 1000
URL = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
HEADER = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
    "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
    "Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36",
}
TIMEOUT = 10


async def _timer(
    func: typing.Callable[..., typing.Coroutine[typing.Any, typing.Any, typing.Any]],
    *args: typing.Any,
    **kwargs: typing.Any,
) -> typing.Any:
    start = time.perf_counter()
    result = await func(*args, **kwargs)
    end = time.perf_counter()
    return result, end - start


async def _request_one(client: httpx.AsyncClient) -> None:
    response = await client.get(URL, headers=HEADER)
    response.raise_for_status()


async def _enter_and_put_client(
    stack: AsyncExitStack,
    queue: asyncio.Queue[httpx.AsyncClient],
) -> None:
    client = await stack.enter_async_context(httpx.AsyncClient(timeout=TIMEOUT))
    await queue.put(client)


async def _run_request(
    queue: asyncio.Queue[httpx.AsyncClient],
    timer_queue: asyncio.Queue[float],
    semaphore: asyncio.Semaphore,
) -> None:
    async with semaphore:
        client = await queue.get()
        _, _time = await _timer(_request_one, client)
    await timer_queue.put(_time)
    await queue.put(client)


def _gen(queue: asyncio.Queue[float]) -> typing.Generator[float, None, None]:
    while not queue.empty():
        yield queue.get_nowait()


def _print_time(timer_queue: asyncio.Queue[float]) -> None:
    time_result = list(_gen(timer_queue))
    print(
        "sum={:.4f}, median={:.4f}, mean={:.4f}, std={:.4f}".format(
            sum(time_result),
            sorted(time_result)[len(time_result) // 2],
            (mean := sum(time_result) / len(time_result)),
            math.sqrt(
                sum(pow(x - mean, 2) for x in time_result) / len(time_result),
            ),
        ),
    )


async def _request_many(client_count: int, request_count: int) -> None:
    async with AsyncExitStack() as stack:
        queue: asyncio.Queue[httpx.AsyncClient] = asyncio.Queue(client_count)
        timer_queue: asyncio.Queue[float] = asyncio.Queue(request_count)
        semaphore = asyncio.Semaphore(client_count)

        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            _ = [
                tg.create_task(_enter_and_put_client(stack, queue))
                for _ in range(client_count)
            ]

        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            _ = [
                tg.create_task(_run_request(queue, timer_queue, semaphore))
                for _ in range(request_count)
            ]
        _print_time(timer_queue)


async def main() -> None:
    _, _time = await _timer(_request_many, CLIENT_COUNT, REQUEST_COUNT)
    print(f"total={_time:.4f}")


if __name__ == "__main__":
    uvloop.install()
    asyncio.run(main())
aiohttp
test_aiohttp.py
from __future__ import annotations

import asyncio
import math
import time
import typing
from contextlib import AsyncExitStack

import aiohttp
import uvloop

CLIENT_COUNT = 10
REQUEST_COUNT = 1000
URL = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
HEADER = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
    "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
    "Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36",
}
TIMEOUT = 10


async def _timer(
    func: typing.Callable[..., typing.Coroutine[typing.Any, typing.Any, typing.Any]],
    *args: typing.Any,
    **kwargs: typing.Any,
) -> typing.Any:
    start = time.perf_counter()
    result = await func(*args, **kwargs)
    end = time.perf_counter()
    return result, end - start


async def _request_one(client: aiohttp.ClientSession) -> None:
    async with client.get(URL, headers=HEADER) as response:
        response.raise_for_status()


async def _enter_and_put_client(
    stack: AsyncExitStack,
    queue: asyncio.Queue[aiohttp.ClientSession],
) -> None:
    client = await stack.enter_async_context(
        aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=TIMEOUT)),
    )
    await queue.put(client)


async def _run_request(
    queue: asyncio.Queue[aiohttp.ClientSession],
    timer_queue: asyncio.Queue[float],
    semaphore: asyncio.Semaphore,
) -> None:
    async with semaphore:
        client = await queue.get()
        _, _time = await _timer(_request_one, client)
    await timer_queue.put(_time)
    await queue.put(client)


def _gen(queue: asyncio.Queue[float]) -> typing.Generator[float, None, None]:
    while not queue.empty():
        yield queue.get_nowait()


def _print_time(timer_queue: asyncio.Queue[float]) -> None:
    time_result = list(_gen(timer_queue))
    print(
        "sum={:.4f}, median={:.4f}, mean={:.4f}, std={:.4f}".format(
            sum(time_result),
            sorted(time_result)[len(time_result) // 2],
            (mean := sum(time_result) / len(time_result)),
            math.sqrt(
                sum(pow(x - mean, 2) for x in time_result) / len(time_result),
            ),
        ),
    )


async def _request_many(client_count: int, request_count: int) -> None:
    async with AsyncExitStack() as stack:
        queue: asyncio.Queue[aiohttp.ClientSession] = asyncio.Queue(client_count)
        timer_queue: asyncio.Queue[float] = asyncio.Queue(request_count)
        semaphore = asyncio.Semaphore(client_count)

        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            _ = [
                tg.create_task(_enter_and_put_client(stack, queue))
                for _ in range(client_count)
            ]

        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            _ = [
                tg.create_task(_run_request(queue, timer_queue, semaphore))
                for _ in range(request_count)
            ]
        _print_time(timer_queue)


async def main() -> None:
    _, _time = await _timer(_request_many, CLIENT_COUNT, REQUEST_COUNT)
    print(f"total={_time:.4f}")


if __name__ == "__main__":
    uvloop.install()
    asyncio.run(main())
requests
test_requests.py
from __future__ import annotations

import math
import time
import typing
from queue import Queue
from threading import Semaphore

import requests
from joblib import Parallel, delayed

CLIENT_COUNT = 10
REQUEST_COUNT = 1000
URL = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
HEADER = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
    "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
    "Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36",
}
TIMEOUT = 10


def _timer(
    func: typing.Callable[..., typing.Any],
    *args: typing.Any,
    **kwargs: typing.Any,
) -> typing.Any:
    start = time.perf_counter()
    result = func(*args, **kwargs)
    end = time.perf_counter()
    return result, end - start


def _request_one(client: requests.Session) -> None:
    response = client.get(URL, headers=HEADER, timeout=TIMEOUT)
    response.raise_for_status()


def _run_request(
    queue: Queue[requests.Session],
    timer_queue: Queue[float],
    semaphore: Semaphore,
) -> None:
    with semaphore:
        client = queue.get()
        _, _time = _timer(_request_one, client)
    timer_queue.put_nowait(_time)
    queue.put_nowait(client)


def _gen(queue: Queue[float]) -> typing.Generator[float, None, None]:
    while not queue.empty():
        yield queue.get_nowait()


def _print_time(timer_queue: Queue[float]) -> None:
    time_result = list(_gen(timer_queue))
    print(
        "sum={:.4f}, median={:.4f}, mean={:.4f}, std={:.4f}".format(
            sum(time_result),
            sorted(time_result)[len(time_result) // 2],
            (mean := sum(time_result) / len(time_result)),
            math.sqrt(
                sum(pow(x - mean, 2) for x in time_result) / len(time_result),
            ),
        ),
    )


def _request_many(client_count: int, request_count: int) -> None:
    semaphore = Semaphore(client_count)
    queue: Queue[requests.Session] = Queue(maxsize=client_count)
    timer_queue: Queue[float] = Queue(maxsize=request_count)
    for _ in range(client_count):
        queue.put_nowait(requests.Session())
    delayed_run_request = delayed(_run_request)
    with Parallel(n_jobs=client_count, backend="threading", prefer="threads") as pool:
        _ = pool(
            delayed_run_request(queue, timer_queue, semaphore)
            for _ in range(request_count)
        )
    _print_time(timer_queue)


def main() -> None:
    _, _time = _timer(_request_many, CLIENT_COUNT, REQUEST_COUNT)
    print(f"total={_time:.4f}")


if __name__ == "__main__":
    main()

테스트 결과

❯ .../.venv/bin/python .../test_httpx.py
sum=42.3378, median=0.0412, mean=0.0423, std=0.0092
total=4.4529
❯ .../.venv/bin/python .../test_aiohttp.py
sum=41.7602, median=0.0390, mean=0.0418, std=0.0132
total=4.2363
❯ .../.venv/bin/python .../test_requests.py
sum=44.8297, median=0.0414, mean=0.0448, std=0.0279
total=4.5194

기대와는 다른 결과

기대와는 전혀 다른 결과가 나왔다.

뭔가 뚜렷한 차이가 있을 것 같았지만, 셋 다 거기서 거기다.

혹시 실제로는 요청이 실행되지 않은건 아닌가 하고 확인해봤지만 정상이다.

내가 뭔가 잘못 작성한 것 같다

aiohttp에 익숙하지 않은 점과, 공통된 방식으로 요청을 실행하고자 욕심부린 것 때문에 http 요청과는 무관한 지점에서 지연이 발생하지 않았을까.

NOTE

다시 측정해보면서 실제 요청에 대해서 집계를 해봤는데 정말 별 차이가 없다

다음에 다시한번 시도해보자

어쨌든 나는 httpx를 사용한다

위 테스트가 정상적으로 실행 된 것이라는 가정 하에,

별 성능 차이가 없다면 동기, 비동기 모두 지원하고, 동기 비동기간 동일한 형태의 api로 사용할 수 있는 httpx가 가장 편하게 느껴진다.

아마 특별한 일이 없다면 httpx를 계속 사용하지 않을까.