Python-Requests处理大响应速度慢，grequests并发请求耗时更长

嘿，我来帮你拆解下这个问题——我之前做接口性能测试时也碰到过类似的坑，尤其是大响应体+异步并发的组合场景，咱们一步步捋：

requests默认用10KB的分块（对应iter_content(chunk_size=10240)）读取响应，对于1-1.5MB的响应来说，要分100多次IO操作，每次小分块的IO开销累加起来就很可观。而且content方法还会自动处理解压缩（比如gzip），这也会额外占点时间。

针对这个问题的优化方案： #

• 直接用原始套接字读取：跳过requests的分块逻辑，用response.raw.read()一次性读取整个响应，速度会快很多。如果服务端返回的是压缩内容，记得手动处理解压缩：

  import gzip
  import requests
  
  url = "你的API地址"
  with requests.get(url, stream=True, headers={"Accept-Encoding": "gzip"}) as r:
      r.raise_for_status()
      with gzip.GzipFile(fileobj=r.raw) as f:
          content = f.read()
  

• 增大分块大小：如果不想绕开requests的封装，直接把chunk_size设为和响应体接近的大小，比如1.5MB：

  with requests.get(url, stream=True) as r:
      r.raise_for_status()
      content = b''.join(r.iter_content(chunk_size=1536*1024))
  

异步框架不是银弹，尤其是当你的瓶颈不是单纯的网络等待，而是响应解析+客户端资源竞争的时候，协程的优势反而会被抵消：

1. 协程切换开销：grequests基于gevent，单进程协程模型下，4个请求同时在解析大响应（CPU密集型操作），会互相抢占GIL，导致每个请求的解析时间都被拉长。
2. 服务端限流：很多服务会对并发请求做速率限制，当你一次性发4个请求时，服务端可能会故意放慢响应速度，避免被压垮。
3. 客户端带宽瓶颈：4个并发请求同时下载1-1.5MB的响应，总流量在4-6MB左右，如果你的客户端网络带宽刚好到顶，每个请求的下载时间都会增加。

针对grequests的优化或替代方案： #

• 先验证服务端是否限流：单独测1个请求的耗时，再测4个并发下单个请求的耗时，如果后者明显变长，那大概率是服务端限流了，要么降低并发数，要么和服务端团队沟通调整规则。
• 改用多进程模型：如果响应解析是CPU密集型任务，单进程协程不如多进程（绕开GIL限制），用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor试试：

  from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
  import requests
  
  def fetch_url(url):
      with requests.get(url, stream=True) as r:
          r.raise_for_status()
          return r.raw.read()
  
  urls = ["你的API地址"] * 4
  with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
      results = list(executor.map(fetch_url, urls))
  

• 换用原生异步框架aiohttp：grequests的gevent协程在某些场景下不如asyncio原生的aiohttp高效，试试这个替代方案：

  import aiohttp
  import asyncio
  
  async def fetch_url(session, url):
      async with session.get(url) as r:
          r.raise_for_status()
          return await r.read()
  
  async def main():
      urls = ["你的API地址"] * 4
      async with aiohttp.ClientSession() as session:
          tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
          results = await asyncio.gather(*tasks)
  
  if __name__ == "__main__":
      asyncio.run(main())
  

• 用cProfile定位耗时点：运行python -m cProfile -s cumulative 你的测试脚本.py，看看到底是网络请求、解压缩还是协程切换占了最多时间。
• 测试不同chunk_size的耗时：分别用10KB、100KB、1MB的分块大小跑测试，找到最适合你场景的数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2797437