随着互联网的高速发展，对于Web应用的要求也越来越高，速度和性能已经是Web应用开发过程中需要考虑的重要因素之一。为了追求更快的速度，越来越多的开发者开始向异步编程方向转化。异步编程在Python中也得到了广泛的应用，并成为了Python 3.5及以上版本的重要特性。但是，对于新手来说，理解异步编程有时候并不是一件容易的事情。本文将从多个角度阐述异步编程中的“请求”这一关键点。
什么是异步编程？
Python异步编程是一种基于事件循环的方法，对于I/O密集型任务有很好的支持：这样的任务并不需要CPU资源，而是需要等待输入输出操作（例如读取文件、网络请求等）完成。在此期间，事件循环可以继续运行其他任务。在Python异步编程中，asyncio模块是关键的部分。asyncio可以协调异步函数，以便在使用异步编程时更容易使用。
什么是请求？
请求是异步编程中的一项基本操作。在Python中，它通常是一个URL，从而告诉Web服务器您要获取什么。当您发出一个请求时，Web服务器会通过网络将请求发送到相应的URL，等待响应后才会将结果返回给您。请求可以通过多种方式发送，包括HTTP或HTTPS。
请求的优势以及挑战？
请求可以提供快速响应的原因是：在Web服务器向客户端（例如您的浏览器）发送响应之前，它会处理来自多个客户端的请求。这就意味着您的请求可能需要等待片刻，但通常比同步操作更快。
异步编程的另一个好处是能够处理大量的请求。当您要处理大量的请求时，同步编程可能会卡住，因为一个请求需要等待另一个请求完成才能处理。但是，异步编程不会卡住，而是可以同时处理多个请求。这可以帮助您节省宝贵的时间并提高Web应用程序的性能。
但是，异步编程也存在一些挑战。由于异步编程有时需要花费更多的时间和成本来编写代码，因此可以成为编程的一个瓶颈。此外，通过异步编程发送请求还需要特殊的技能。如果您无法正确地编写代码，则可能导致性能降低、错误或其他问题的出现。
Python异步编程中的请求
使用Python中的asyncio库，您可以异步发送请求。下面是一些可以使用异步编程的原因以及如何在Python中使用它们的示例：
充分利用CPU剩余时间：在下载文件时，异步编程可以使你同时下载多个文件。这样做可以使你在下载的同时利用CPU剩余时间，这样你就可以让计算机更快地完成其他任务。
并行处理请求：异步编程可以让你在同时处理多个请求时节省时间。
减少并发连接数：异步编程可以使你在使用单个连接时发送多个请求，这意味着你可以减少并发连接数，从而减少网络流量并提高性能。
使用Python异步编程的步骤
在Python中，使用异步编程来发送请求的步骤如下：
导入必要的库和模块：使用asyncio库、aiohttp库、requests库等库和模块来发送异步请求。您可以根据需要使用多个库或模块。
定义异步函数：定义一个异步函数来发送请求。在函数开头添加“async”关键字，以便可以让函数以异步方式运行。使用一个async with语句来创 建一个HTTP客户端。
发送请求：使用aiohttp库中的get()方法或requests库中的get()方法来发送请求。使用await关键字等待响应。
异步编程的局限性
异步编程的一个局限性是，对于CPU密集型任务，异步是不利的。这是因为异步编程需要等待输入/输出完成之后才能继续执行其他任务。对于CPU密集型任务，这样做完全没有意义，因为它们需要CPU来完成。所以，在处理这类任务时，除非您有多个CPU，否则同步编程会更快。
