选 Requests 还是 aiohttp，主要看你的爬虫是跑几次还是长期高并发运行。简单脚本选 Requests 省事，大规模采集选 aiohttp 省时间。

核心区别与适用场景

这两个库的根本区别不在于“快慢”，而在于“等待时的行为”。

Requests 是同步库，发起请求后，整个线程会停下来等待服务器响应，这段时间 CPU 处于空闲状态，无法处理其他任务。这在请求量少时没问题，但如果要爬取上千个页面，大量时间都浪费在网络 IO 等待上。

aiohttp 是异步库，基于 asyncio 事件循环。发起请求后，程序不会死等，而是切换去执行其他任务，直到响应返回。这意味着在单个线程内，它可以并发处理数百个请求，将网络 IO 等待时间压缩到极致。在高并发场景下性能差异显著，但单请求场景下异步开销可能导致其略慢于同步方案。

代码实战对比

如果你还在纠结，可以直接参考下面的代码形态，看哪种更符合你的项目习惯。

Requests 同步写法（推荐复用 Session）：

import requests

# 实例化 Session 复用连接，避免频繁握手
session = requests.Session()

urls = ['https://example.com/1', 'https://example.com/2']
for url in urls:
    response = session.get(url)
    print(response.text)

session.close()

aiohttp 异步写法（展示并发能力）：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url) as resp:
            return await resp.text()
    except Exception as e:
        print(f"Request failed {url}: {e}")
        return None

async def main():
    urls = ['https://example.com/1', 'https://example.com/2']
    # 创建 ClientSession 复用连接
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 使用 gather 并发执行所有任务
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)

asyncio.run(main())

如果你习惯一行一行代码顺序执行，选 Requests；如果你能接受 async/await 语法并希望同时发起多个请求，选 aiohttp。

性能基准测试脚本

选型后，可以通过以下脚本验证效果。注意测试时需确保网络环境稳定。

import time
import requests
import aiohttp
import asyncio

TARGET_URL = 'https://httpbin.org/delay/1'  # 模拟延迟 1 秒
COUNT = 10

def test_requests():
    start = time.time()
    session = requests.Session()
    for _ in range(COUNT):
        session.get(TARGET_URL)
    session.close()
    return time.time() - start

async def fetch_aiohttp(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        await resp.text()

async def test_aiohttp():
    start = time.time()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_aiohttp(session, TARGET_URL) for _ in range(COUNT)]
        await asyncio.gather(*tasks)
    return time.time() - start

if __name__ == '__main__':
    print(f"Requests 耗时：{test_requests():.2f} 秒")
    print(f"aiohttp 耗时：{asyncio.run(test_aiohttp()):.2f} 秒")

预期结果：Requests 耗时约为 COUNT * 延迟秒数（串行），aiohttp 耗时接近单次延迟秒数（并发）。

异步异常处理最佳实践

异步爬虫并发高，一旦某个请求异常未捕获，可能导致整个任务中断。务必在 async 函数内部做好 try/except 处理。

async def safe_fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url, timeout=10) as resp:
            resp.raise_for_status()
            return await resp.text()
    except aiohttp.ClientError as e:
        # 记录失败 URL 以便重试
        print(f"Network error for {url}: {e}")
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"Timeout for {url}")
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error for {url}: {e}")
    return None

选型建议总结

选型时不要盲目跟风，按以下步骤评估：

1. 评估任务规模

如果只是偶尔爬几十个页面，或者脚本只运行几分钟，Requests 足够好用，开发效率最高。如果需要长期运行、采集成千上万个 URL，aiohttp 的并发优势才能体现。

2. 检查团队技能

aiohttp 需要理解异步编程概念（如事件循环、协程）。如果团队成员只熟悉同步代码，强行上异步可能导致代码难以维护，甚至出现事件循环关闭错误。

3. 确认运行环境

aiohttp 仅支持 Python 3 环境，且依赖 asyncio 机制。Requests 则兼容性更好。此外，如果项目需要 HTTP/2 支持或同时需要同步/异步模式，httpx 可能是更灵活的选择。

常见坑

1. Requests 未复用连接

使用 Requests 循环请求时，务必实例化 requests.Session() 对象，否则每次请求都会重新建立 TCP 连接，速度会非常慢。

2. aiohttp 事件循环错误

在异步代码中，常见错误是在事件循环关闭后尝试创建新连接，或者在不同线程间混用事件循环。确保所有异步操作都在同一个事件循环上下文中运行，推荐使用 asyncio.run() 入口。

参考资料

建议查阅官方文档获取最新 API 用法：

• Requests 官方文档：https://docs.python-requests.org
• aiohttp 官方文档：https://docs.aiohttp.org
• Python asyncio 文档：https://docs.python.org/3/library/asyncio.html