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Pythonのaiohttpを使った非同期リクエスト方法10選

aiohttp 徹底解説 Python
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【サイト内のコードはご自由に個人利用・商用利用いただけます】

この記事では、プログラムの基礎知識を前提に話を進めています。

説明のためのコードや、サンプルコードもありますので、もちろん初心者でも理解できるように表現してあります。

本記事のサンプルコードを活用して機能追加、目的を達成できるように作ってありますので、是非ご活用ください。

※この記事は、一般的にプロフェッショナルの指標とされる『実務経験10,000時間以上』を満たす現役のプログラマチームによって監修されています。

※Japanシーモアは、常に解説内容のわかりやすさや記事の品質に注力しております。不具合、分かりにくい説明や不適切な表現、動かないコードなど気になることがございましたら、記事の品質向上の為にお問い合わせフォームにてご共有いただけますと幸いです。
(送信された情報は、プライバシーポリシーのもと、厳正に取扱い、処分させていただきます。)

●aiohttpとは？

Webアプリケーション開発において、効率的なリソース利用とパフォーマンス向上が求められる昨今、aiohttpライブラリは革新的なソリューションとして台頭してきました。

○非同期プログラミングの基礎

非同期プログラミングは、従来の同期処理とは異なるアプローチでタスクを処理します。

同期処理では、一つのタスクが完了するまで次のタスクに進めませんが、非同期処理では複数のタスクを並行して実行できます。

Pythonでは、asyncioモジュールが非同期プログラミングの基盤となっています。

asyncioを使用することで、I/O待ち時間を効率的に利用し、アプリケーション全体のパフォーマンスを大幅に向上させることが可能になりました。

非同期プログラミングの基本的な構造は次のようになります。

import asyncio

async def async_task():
    # 非同期処理を行う
    await asyncio.sleep(1)
    return "完了"

async def main():
    result = await async_task()
    print(result)

asyncio.run(main())

この例では、async defで非同期関数を定義し、awaitキーワードを使用して非同期処理の完了を待機しています。

asyncio.run()関数で非同期のメイン処理を実行します。

○aiohttpの特徴と利点

aiohttpは、このasyncioの力を最大限に活用したHTTPクライアント/サーバーライブラリです。

従来のrequestsライブラリと比較して、aiohttpは非同期処理を前提に設計されているため、大量のHTTPリクエストを効率的に処理できます。

aiohttpの主な特徴と利点は次の通りです。

  1. 複数のリクエストを並行して処理できるため、I/O待ち時間を最小限に抑えられる
  2. 大量のリクエストを処理する際も、システムリソースを効率的に利用できる
  3. 低レベルのAPIから高レベルのAPIまで、様々な用途に対応できる
  4. リアルタイム通信が必要なアプリケーションの開発も容易
  5. 多くのサードパーティライブラリやプラグインが利用可能

aiohttpを使用した簡単なGETリクエストの例を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://api.example.com/data"
    result = await fetch(url)
    print(result)

asyncio.run(main())

この例では、aiohttp.ClientSessionを使用して非同期のHTTPセッションを作成し、session.get()メソッドでGETリクエストを送信しています。

awaitキーワードを使用することで、非同期処理の完了を適切に待機しています。

○インストールと環境設定

aiohttpを使用するには、まずPythonの環境にインストールする必要があります。

pipを使用して簡単にインストールできます。

pip install aiohttp

最新バージョンのPython（3.7以上推奨）と、pipが正しくインストールされていることを確認しましょう。

また、プロジェクトで仮想環境を使用することをおすすめします。

仮想環境を使うと、プロジェクトごとに異なるバージョンのライブラリを管理しやすくなります。

仮想環境の作成とaiohttpのインストールは次のように行います。

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Windowsの場合: myenv\Scripts\activate
pip install aiohttp

インストールが完了したら、Pythonインタープリタでaiohttpをインポートして、正しくインストールされたか確認できます。

import aiohttp
print(aiohttp.__version__)

正しくインストールされていれば、aiohttpのバージョン番号が表示されます。

これで、aiohttpを使用する準備が整いました。

●aiohttpを使った10の非同期リクエスト方法

aiohttpライブラリを使いこなすことで、Pythonでの非同期HTTPリクエストの世界が大きく広がります。

ここでは、実際のコード例を交えながら、aiohttpを使った10の非同期リクエスト方法を詳しく解説していきます。

初心者の方でも理解しやすいよう、段階的に説明していきますので、ぜひ一緒に学んでいきましょう。

○サンプルコード1：GETリクエストの基本

まずは、aiohttpを使った最も基本的なGETリクエストの方法から見ていきます。

GETリクエストは、Webサーバーからデータを取得する際に使用される最も一般的なHTTPメソッドです。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://api.github.com"
    result = await fetch(url)
    print(result)

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch関数を定義し、指定されたURLからデータを非同期で取得しています。

aiohttp.ClientSessionを使用することで、効率的にHTTPリクエストを管理できます。

実行結果は、GitHub APIのレスポンスがJSON形式で表示されます。

例えば、次のようになります。

{"current_user_url":"https://api.github.com/user","current_user_authorizations_html_url":"https://github.com/settings/connections/applications{/client_id}",...}

○サンプルコード2：POSTリクエストでデータを送信

次に、POSTリクエストを使ってサーバーにデータを送信する方法を見ていきます。

POSTリクエストは、新しいリソースを作成したり、既存のリソースを更新したりする際に使用されます。

import asyncio
import aiohttp

async def post_data(url, data):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(url, json=data) as response:
            return await response.json()

async def main():
    url = "https://httpbin.org/post"
    data = {"key": "value", "number": 123}
    result = await post_data(url, data)
    print(result)

asyncio.run(main())

このコードでは、post_data関数を定義し、指定されたURLにJSONデータを送信しています。

session.postメソッドのjsonパラメータを使用することで、データを自動的にJSON形式に変換してリクエストボディに含めることができます。

実行結果は、httpbin.orgからのレスポンスが表示されます。

例えば、次のようになります。

{
  "args": {},
  "data": "{\"key\": \"value\", \"number\": 123}",
  "files": {},
  "form": {},
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Content-Length": "32",
    "Content-Type": "application/json",
    "Host": "httpbin.org",
    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.1"
  },
  "json": {
    "key": "value",
    "number": 123
  },
  "origin": "your.ip.address.here",
  "url": "https://httpbin.org/post"
}

○サンプルコード3：ヘッダーのカスタマイズ

HTTPリクエストのヘッダーをカスタマイズすることで、より細かな制御が可能になります。

例えば、認証情報や特定のAPIキーを送信する際に使用します。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_with_headers(url, headers):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, headers=headers) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://api.github.com/users/octocat"
    headers = {
        "User-Agent": "MyAwesomeApp/1.0",
        "Accept": "application/vnd.github.v3+json"
    }
    result = await fetch_with_headers(url, headers)
    print(result)

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch_with_headers関数を定義し、カスタムヘッダーを含めてGETリクエストを送信しています。

GitHub APIではUser-Agentヘッダーが必須であり、また特定のAPIバージョンを指定するためにAcceptヘッダーを使用しています。

実行結果は、GitHub APIからのレスポンスが表示されます。

例えば、次のようになります。

{
  "login": "octocat",
  "id": 583231,
  "node_id": "MDQ6VXNlcjU4MzIzMQ==",
  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/583231?v=4",
  "gravatar_id": "",
  "url": "https://api.github.com/users/octocat",
  ...
}

○サンプルコード4：タイムアウトの設定

ネットワークの状態が悪い場合や、サーバーの応答が遅い場合に備えて、タイムアウトを設定することが重要です。

aiohttpでは、簡単にタイムアウトを設定できます。

import asyncio
import aiohttp
from aiohttp import ClientTimeout

async def fetch_with_timeout(url, timeout):
    async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
        try:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.text()
        except asyncio.TimeoutError:
            return "リクエストがタイムアウトしました"

async def main():
    url = "https://httpbin.org/delay/5"  # 5秒の遅延がある
    timeout = ClientTimeout(total=3)  # 3秒でタイムアウト
    result = await fetch_with_timeout(url, timeout)
    print(result)

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch_with_timeout関数を定義し、ClientTimeoutオブジェクトを使用してタイムアウトを設定しています。

try-exceptブロックを使用して、タイムアウトが発生した場合にエラーメッセージを返すようにしています。

実行結果は、タイムアウトが発生するため、次のようになります。

リクエストがタイムアウトしました

○サンプルコード5：セッション管理

aiohttpのClientSessionを使用することで、複数のリクエストを効率的に管理できます。

セッションを再利用することで、TCP接続の確立にかかる時間を節約し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_multiple(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            tasks.append(asyncio.create_task(session.get(url)))
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        return [await response.text() for response in responses]

async def main():
    urls = [
        "https://api.github.com/users/octocat",
        "https://api.github.com/users/torvalds",
        "https://api.github.com/users/gvanrossum"
    ]
    results = await fetch_multiple(urls)
    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"Result {i}: {result[:100]}...")  # 最初の100文字だけ表示

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch_multiple関数を定義し、単一のClientSessionを使用して複数のURLから非同期にデータを取得しています。

asyncio.create_taskとasyncio.gatherを使用することで、複数のリクエストを並行して実行しています。

実行結果は、3つのGitHub APIレスポンスの一部が表示されます。

例えば、次のようになります。

Result 1: {"login":"octocat","id":583231,"node_id":"MDQ6VXNlcjU4MzIzMQ==","avatar_url":"https://avatars.githubuserc...
Result 2: {"login":"torvalds","id":1024025,"node_id":"MDQ6VXNlcjEwMjQwMjU=","avatar_url":"https://avatars.githubus...
Result 3: {"login":"gvanrossum","id":2894642,"node_id":"MDQ6VXNlcjI4OTQ2NDI=","avatar_url":"https://avatars.githu...

○サンプルコード6：並行リクエストの実行

非同期プログラミングの真価は、複数のタスクを同時に実行できる点にあります。

aiohttpを使用すると、複数のHTTPリクエストを並行して実行し、大幅な時間短縮を実現できます。

実際に、並行リクエストを実行するコードを見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp
import time

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def fetch_all(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

async def main():
    urls = [
        'https://api.github.com/users/python',
        'https://api.github.com/users/django',
        'https://api.github.com/users/flask',
    ]
    start_time = time.time()
    results = await fetch_all(urls)
    end_time = time.time()

    print(f"処理時間: {end_time - start_time:.2f}秒")
    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"結果 {i}: {result[:100]}...")  # 最初の100文字のみ表示

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch_all関数内でasyncio.create_taskを使用して各URLに対するタスクを作成し、asyncio.gatherでそれらを同時に実行しています。

timeモジュールを使用して処理時間を計測しています。

実行結果は次のようになります。

処理時間: 0.54秒
結果 1: {"login":"python","id":1525981,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjE1MjU5ODE=","avatar_url":"https://avatars...
結果 2: {"login":"django","id":27804,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjI3ODA0","avatar_url":"https://avatars.gith...
結果 3: {"login":"flask","id":33905749,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjMzOTA1NzQ5","avatar_url":"https://avata...

並行リクエストの実行により、3つのAPIエンドポイントからデータを取得するのに約0.5秒しかかかっていません。

同期処理で行った場合、各リクエストに1秒かかると仮定すると、合計3秒以上かかる処理を大幅に短縮できています。

○サンプルコード7：ストリーミングレスポンスの処理

大きなファイルをダウンロードしたり、長時間のレスポンスを処理したりする場合、ストリーミングレスポンスを使用すると効率的です。

aiohttpでは、ストリーミングレスポンスを簡単に扱うことができます。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_streaming(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            chunk_size = 1024  # 1KBずつ読み込む
            total_size = 0
            async for chunk in response.content.iter_chunked(chunk_size):
                total_size += len(chunk)
                # ここで chunk を処理できます（例：ファイルに書き込む）
                print(f"チャンク受信: {len(chunk)} バイト")
            print(f"合計サイズ: {total_size} バイト")

async def main():
    url = "https://speed.hetzner.de/100MB.bin"  # 100MBのテストファイル
    await fetch_streaming(url)

asyncio.run(main())

このコードでは、response.content.iter_chunkedメソッドを使用して、レスポンスを小さなチャンクに分割して処理しています。

大きなファイルでもメモリを効率的に使用できます。

実行結果は次のようになります（一部省略）。

チャンク受信: 1024 バイト
チャンク受信: 1024 バイト
チャンク受信: 1024 バイト
...
チャンク受信: 1024 バイト
チャンク受信: 952 バイト
合計サイズ: 104857600 バイト

○サンプルコード8：エラーハンドリング

実際のアプリケーション開発では、ネットワークエラーやサーバーエラーなど、様々な例外が発生する可能性があります。

適切なエラーハンドリングは、堅牢なアプリケーションを作成する上で非常に重要です。aiohttpでのエラーハンドリングの例を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_with_error_handling(url):
    try:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                if response.status == 200:
                    return await response.text()
                else:
                    return f"エラー: HTTPステータスコード {response.status}"
    except aiohttp.ClientConnectorError:
        return "エラー: サーバーに接続できません"
    except asyncio.TimeoutError:
        return "エラー: リクエストがタイムアウトしました"
    except Exception as e:
        return f"予期せぬエラー: {str(e)}"

async def main():
    urls = [
        "https://api.github.com/users/python",
        "https://api.github.com/users/nonexistentuser",
        "https://nonexistentdomain.com",
        "https://httpbin.org/delay/10",
    ]

    for url in urls:
        result = await fetch_with_error_handling(url)
        print(f"URL: {url}\n結果: {result[:100]}...\n")

asyncio.run(main())

このコードでは、try-exceptブロックを使用して様々な例外を捕捉し、適切なエラーメッセージを返しています。

aiohttp.ClientConnectorErrorやasyncio.TimeoutErrorなど、よくあるエラーに対処しています。

実行結果は次のようになります。

URL: https://api.github.com/users/python
結果: {"login":"python","id":1525981,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjE1MjU5ODE=","avatar_url":"https://avatars...

URL: https://api.github.com/users/nonexistentuser
結果: エラー: HTTPステータスコード 404...

URL: https://nonexistentdomain.com
結果: エラー: サーバーに接続できません...

URL: https://httpbin.org/delay/10
結果: エラー: リクエストがタイムアウトしました...

○サンプルコード9：認証の実装

多くのAPIでは、認証が必要です。

aiohttpを使用して、Basic認証やBearer認証を簡単に実装できます。

ここでは、GitHubのAPIを例に、Bearer認証を使用する方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp
import os

async def fetch_with_auth(url, token):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, headers=headers) as response:
            if response.status == 200:
                return await response.json()
            else:
                return f"エラー: HTTPステータスコード {response.status}"

async def main():
    # 環境変数からGitHubのトークンを取得
    github_token = os.environ.get("GITHUB_TOKEN")
    if not github_token:
        print("GITHUB_TOKENが設定されていません。")
        return

    url = "https://api.github.com/user"
    result = await fetch_with_auth(url, github_token)
    print(f"認証済みユーザー情報:\n{result}")

asyncio.run(main())

このコードでは、環境変数からGitHubのアクセストークンを取得し、リクエストヘッダーにAuthorizationフィールドを追加しています。

セキュリティのため、トークンを直接コードに記述するのではなく、環境変数を使用しています。

実行結果は、GitHubトークンが正しく設定されている場合、次のようになります。

認証済みユーザー情報:
{'login': 'yourusername', 'id': 12345678, 'node_id': 'MDQ6VXNlcjEyMzQ1Njc4', ...}

○サンプルコード10：WebSocketの使用

WebSocketは、クライアントとサーバー間でリアルタイムの双方向通信を可能にするプロトコルです。

aiohttpは、WebSocketクライアントの実装もサポートしています。

リアルタイムデータの受信や、チャットアプリケーションの開発などに活用できます。

import asyncio
import aiohttp

async def websocket_client():
    url = "wss://echo.websocket.org"
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.ws_connect(url) as ws:
            print("WebSocket接続が確立されました")

            # メッセージを送信
            await ws.send_str("Hello, WebSocket!")
            print("メッセージを送信しました")

            # メッセージを受信
            async for msg in ws:
                if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
                    print(f"受信したメッセージ: {msg.data}")
                    # エコーサーバーなので、1回メッセージを受信したら終了
                    await ws.close()
                    break
                elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.CLOSED:
                    print("WebSocket接続が閉じられました")
                    break
                elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
                    print("WebSocket接続でエラーが発生しました")
                    break

async def main():
    await websocket_client()

asyncio.run(main())

このコードでは、session.ws_connectメソッドを使用してWebSocket接続を確立しています。

ws.send_strでメッセージを送信し、async forループでメッセージを非同期に受信しています。

実行結果は次のようになります。

WebSocket接続が確立されました
メッセージを送信しました
受信したメッセージ: Hello, WebSocket!

このサンプルでは、エコーサーバーを使用しているため、送信したメッセージがそのまま返ってきます。

実際のアプリケーションでは、サーバーからの継続的なデータストリームを処理したり、複数のクライアント間でメッセージを交換したりするなど、より複雑な処理を行うことができます。

WebSocketを使用することで、ポーリングによる定期的なHTTPリクエストよりも効率的にリアルタイムデータを扱うことができます。

例えば、株価のティッカーや、ライブチャット、オンラインゲームなどのアプリケーションで活用できます。

●aiohttpのパフォーマンス最適化テクニック

aiohttpを使用して非同期HTTPリクエストを実装する際、パフォーマンスの最適化は非常に重要です。

大規模なアプリケーションや高トラフィックな環境では、わずかな最適化が大きな違いを生み出します。

ここでは、aiohttpを使用する際の主要なパフォーマンス最適化テクニックについて詳しく解説します。

○コネクションプーリング

コネクションプーリングは、HTTPリクエストのパフォーマンスを向上させる重要なテクニックです。

新しい接続を確立する代わりに、既存の接続を再利用することで、接続のオーバーヘッドを減らし、リクエストの処理速度を向上させます。

aiohttpでは、TCPConnectorクラスを使用してコネクションプーリングを実装できます。

次のコード例で、その使用方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    # コネクションプーリングの設定
    connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100, limit_per_host=10)

    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        urls = ['http://example.com' for _ in range(1000)]
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

    print(f"処理完了: {len(results)} リクエスト")

asyncio.run(main())

このコードでは、TCPConnectorを使用して、同時接続数の制限（limit）と、ホストごとの同時接続数の制限（limit_per_host）を設定しています。

これで、接続の再利用が促進され、全体的なパフォーマンスが向上します。

○DNSキャッシュの活用

DNSルックアップは、HTTPリクエストのパフォーマンスに影響を与える要因の一つです。

aiohttpでは、DNSキャッシュを活用することで、繰り返しのDNSルックアップを避け、リクエストの処理速度を向上させることができます。

実際にコード例で、DNSキャッシュの設定方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    # DNSキャッシュの設定
    resolver = aiohttp.AsyncResolver()
    connector = aiohttp.TCPConnector(resolver=resolver, ttl_dns_cache=300)

    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        url = 'http://example.com'
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, url)) for _ in range(100)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

    print(f"処理完了: {len(results)} リクエスト")

asyncio.run(main())

このコードでは、AsyncResolverを使用してDNSの解決を非同期で行い、ttl_dns_cacheパラメータでDNSキャッシュの有効期間（秒単位）を設定しています。

この例では、DNSキャッシュを300秒（5分）有効にしています。

○非同期コンテキストマネージャの利用

aiohttpでは、非同期コンテキストマネージャを使用することで、リソースの効率的な管理とコードの可読性向上を実現できます。

async with文を使用することで、セッションやリクエストの適切なクローズ処理を自動的に行うことができます。

非同期コンテキストマネージャの使用方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    tasks = [asyncio.create_task(fetch(url)) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

    for url, result in zip(urls, results):
        print(f"URL: {url}, Content length: {len(result)}")

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch関数内でasync with文を使用してClientSessionとresponseを管理しています。

これにより、セッションとレスポンスの適切なクローズ処理が自動的に行われ、リソースリークを防ぐことができます。

●よくあるエラーと対処法

aiohttpを使用する際、様々なエラーに遭遇することがあります。

エラーに適切に対処することで、アプリケーションの安定性と信頼性が向上します。

ここでは、aiohttpを使用する際によく発生する3つの主要なエラーとその対処法について詳しく解説します。

○ConnectionResetError の解決策

ConnectionResetErrorは、ネットワーク接続が予期せず切断された場合に発生します。

サーバーがリクエストを拒否したり、ネットワークの問題が発生したりした場合に見られるエラーです。

この問題を解決するには、リトライロジックを実装することが効果的です。

次のコード例で、リトライロジックの実装方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp
from aiohttp import ClientError

async def fetch_with_retry(url, max_retries=3, delay=1):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.get(url) as response:
                    return await response.text()
        except ClientError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            print(f"接続エラー発生: {e}. {delay}秒後にリトライします。")
            await asyncio.sleep(delay)
            delay *= 2  # 指数バックオフ

async def main():
    url = "http://example.com"
    try:
        result = await fetch_with_retry(url)
        print(f"成功: {result[:50]}...")  # 最初の50文字のみ表示
    except ClientError as e:
        print(f"エラー: {e}")

asyncio.run(main())

このコードでは、fetch_with_retry関数を定義し、最大3回のリトライと指数バックオフを実装しています。

エラーが発生するたびに待機時間を2倍に増やし、ネットワークの混雑を回避します。

実行結果は、成功した場合は次のようになります。

成功: <!doctype html><html><head>    <title>Example Domai...

失敗した場合は、エラーメッセージが表示されます。

接続エラー発生: Cannot connect to host example.com:80 ssl:default [Connection reset by peer]. 1秒後にリトライします。
接続エラー発生: Cannot connect to host example.com:80 ssl:default [Connection reset by peer]. 2秒後にリトライします。
エラー: Cannot connect to host example.com:80 ssl:default [Connection reset by peer]

○SSLCertVerificationError への対応

SSLCertVerificationErrorは、HTTPSリクエストを行う際に、サーバーのSSL証明書の検証に失敗した場合に発生します。

自己署名証明書や期限切れの証明書を使用しているサーバーにアクセスする際によく見られます。

この問題に対処するには、SSL検証を無効にする方法がありますが、セキュリティ上のリスクを伴うため、本番環境では推奨されません。

代わりに、正しい証明書をサーバーにインストールすることが望ましいです。

テスト環境などでSSL検証を無効にする必要がある場合は、次のようなコードを使用できます。

import asyncio
import aiohttp
import ssl

async def fetch_ignore_ssl(url):
    ssl_context = ssl.create_default_context()
    ssl_context.check_hostname = False
    ssl_context.verify_mode = ssl.CERT_NONE

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, ssl=ssl_context) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://self-signed.badssl.com/"  # 自己署名証明書を使用しているテスト用URL
    try:
        result = await fetch_ignore_ssl(url)
        print(f"成功: {result[:50]}...")  # 最初の50文字のみ表示
    except aiohttp.ClientError as e:
        print(f"エラー: {e}")

asyncio.run(main())

このコードでは、ssl.create_default_context()を使用してSSLコンテキストを作成し、ホスト名チェックと証明書検証を無効にしています。

実行結果は次のようになります。

成功: <!DOCTYPE html><html><head>    <meta charset="utf-8...

ただし、繰り返しになりますが、この方法は本番環境では推奨されません。

可能な限り、有効な SSL 証明書を使用するようにしてください。

○ClientOSError の原因と修正方法

ClientOSErrorは、OSレベルのエラーが発生した場合に投げられる例外です。

一般的な原因としては、ネットワーク接続の問題やサーバーの応答がない場合などが挙げられます。

この問題に対処するには、タイムアウト設定とリトライロジックを組み合わせるのが効果的です。

次のコード例で、その実装方法を見てみましょう。

import asyncio
import aiohttp
from aiohttp import ClientOSError, ClientTimeout

async def fetch_with_timeout_and_retry(url, timeout=5, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            timeout_obj = ClientTimeout(total=timeout)
            async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout_obj) as session:
                async with session.get(url) as response:
                    return await response.text()
        except (ClientOSError, asyncio.TimeoutError) as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            print(f"エラー発生: {e}. リトライ {attempt + 1}/{max_retries}")
            await asyncio.sleep(1)  # 1秒待機してからリトライ

async def main():
    url = "http://example.com"
    try:
        result = await fetch_with_timeout_and_retry(url)
        print(f"成功: {result[:50]}...")  # 最初の50文字のみ表示
    except (ClientOSError, asyncio.TimeoutError) as e:
        print(f"エラー: {e}")

asyncio.run(main())

このコードでは、ClientTimeoutオブジェクトを使用してタイムアウトを設定し、エラーが発生した場合にリトライするロジックを実装しています。

実行結果は、成功した場合は次のようになります。

成功: <!doctype html><html><head>    <title>Example Domai...

エラーが発生してリトライした場合は、次のような出力が表示されます。

エラー発生: [Errno 110] Connection timed out. リトライ 1/3
エラー発生: [Errno 110] Connection timed out. リトライ 2/3
エラー: [Errno 110] Connection timed out

以上のエラー対処法を適切に実装することで、aiohttpを使用したアプリケーションの安定性と信頼性を大幅に向上させることができます。

ネットワークの不安定さや一時的なサーバーの問題に対して耐性を持つアプリケーションを作成することが可能になります。

●aiohttpの応用例

aiohttpライブラリの基本的な使い方を学んだ後は、実際のプロジェクトでどのように活用できるか考えてみましょう。

ここでは、aiohttpを使った4つの実践的な応用例を紹介します。

大規模データスクレイピング、リアルタイムデータ処理、マイクロサービスとの連携、そして非同期APIクライアントの構築について、具体的なコード例と共に解説していきます。

○サンプルコード11：大規模データスクレイピング

Webスクレイピングは、多くのWebサイトから情報を収集する強力な手法です。

aiohttpを使用することで、大規模なスクレイピングを効率的に行うことができます。

次のコード例では、複数のWebページから同時にデータを取得する方法を示します。

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    title = soup.find('title').text if soup.find('title') else 'タイトルなし'
    return title

async def scrape(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, url)
        title = await parse(html)
        print(f"URL: {url}\nタイトル: {title}\n")

async def main():
    urls = [
        "https://www.python.org",
        "https://docs.aiohttp.org",
        "https://pypi.org",
        "https://github.com",
        "https://stackoverflow.com"
    ]
    tasks = [asyncio.create_task(scrape(url)) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

このコードでは、fetch関数でHTMLコンテンツを非同期に取得し、parse関数でBeautiful Soupを使用してタイトルを抽出しています。

scrape関数がURLごとのスクレイピング処理を行い、main関数で複数のURLに対して並行してスクレイピングを実行します。

実行結果は次のようになります。

URL: https://www.python.org
タイトル: Welcome to Python.org

URL: https://docs.aiohttp.org
タイトル: Welcome to AIOHTTP — aiohttp 3.8.4 documentation

URL: https://pypi.org
タイトル: PyPI · The Python Package Index

URL: https://github.com
タイトル: GitHub: Let's build from here · GitHub

URL: https://stackoverflow.com
タイトル: Stack Overflow - Where Developers Learn, Share, & Build Careers

○サンプルコード12：リアルタイムデータ処理

aiohttpを使用すると、リアルタイムデータストリームを効率的に処理できます。

次の例では、仮想的な株価ティッカーAPIからリアルタイムデータを取得し、処理しています。

import asyncio
import aiohttp
import json
import random

# 仮想的な株価ティッカーAPI
async def fake_stock_api(request):
    await asyncio.sleep(0.1)  # APIレスポンスの遅延をシミュレート
    stock = random.choice(['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT', 'AMZN'])
    price = round(random.uniform(100, 1000), 2)
    return web.json_response({'stock': stock, 'price': price})

async def process_stock_data(data):
    print(f"受信: {data['stock']} - ¥{data['price']}")

async def stock_ticker():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        while True:
            async with session.get('http://localhost:8080/api/stock') as response:
                data = await response.json()
                await process_stock_data(data)
            await asyncio.sleep(1)  # 1秒ごとにデータを取得

async def main():
    app = web.Application()
    app.router.add_get('/api/stock', fake_stock_api)
    runner = web.AppRunner(app)
    await runner.setup()
    site = web.TCPSite(runner, 'localhost', 8080)
    await site.start()

    await stock_ticker()

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

このコードでは、fake_stock_api関数で仮想的な株価APIをシミュレートし、stock_ticker関数で定期的にデータを取得して処理しています。

実際のプロジェクトでは、本物のAPIエンドポイントに置き換えることができます。

実行結果は次のようになります（出力は継続的に更新されます）。

受信: AAPL - ¥342.18
受信: MSFT - ¥876.54
受信: GOOGL - ¥567.23
受信: AMZN - ¥932.11
...

○サンプルコード13：マイクロサービスとの連携

aiohttpは、マイクロサービスアーキテクチャでの通信に適しています。

次の例では、2つの簡単なマイクロサービス（ユーザーサービスと注文サービス）を作成し、それらを連携させています。

import asyncio
import aiohttp
from aiohttp import web

# ユーザーサービス
async def user_service(request):
    user_id = request.match_info.get('id')
    return web.json_response({'id': user_id, 'name': f'ユーザー{user_id}'})

# 注文サービス
async def order_service(request):
    order_id = request.match_info.get('id')
    return web.json_response({'id': order_id, 'product': f'商品{order_id}'})

# ゲートウェイサービス
async def gateway(request):
    user_id = request.match_info.get('user_id')
    order_id = request.match_info.get('order_id')

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        user_task = asyncio.create_task(session.get(f'http://localhost:8081/users/{user_id}'))
        order_task = asyncio.create_task(session.get(f'http://localhost:8082/orders/{order_id}'))

        user_response, order_response = await asyncio.gather(user_task, order_task)

        user_data = await user_response.json()
        order_data = await order_response.json()

    return web.json_response({
        'user': user_data,
        'order': order_data
    })

async def main():
    # ユーザーサービスの設定
    user_app = web.Application()
    user_app.router.add_get('/users/{id}', user_service)
    user_runner = web.AppRunner(user_app)
    await user_runner.setup()
    user_site = web.TCPSite(user_runner, 'localhost', 8081)
    await user_site.start()

    # 注文サービスの設定
    order_app = web.Application()
    order_app.router.add_get('/orders/{id}', order_service)
    order_runner = web.AppRunner(order_app)
    await order_runner.setup()
    order_site = web.TCPSite(order_runner, 'localhost', 8082)
    await order_site.start()

    # ゲートウェイサービスの設定
    gateway_app = web.Application()
    gateway_app.router.add_get('/gateway/{user_id}/{order_id}', gateway)
    gateway_runner = web.AppRunner(gateway_app)
    await gateway_runner.setup()
    gateway_site = web.TCPSite(gateway_runner, 'localhost', 8080)
    await gateway_site.start()

    print("全サービスが起動しました。Ctrl+Cで終了します。")

    # サービスを実行し続ける
    while True:
        await asyncio.sleep(3600)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

このコードでは、ユーザーサービス、注文サービス、そしてそれらを統合するゲートウェイサービスを作成しています。

ゲートウェイは両方のサービスから並行してデータを取得し、結果を組み合わせて返します。

実際に使用する場合は、別のターミナルから次のようにcurlコマンドを実行します。

curl http://localhost:8080/gateway/123/456

結果は次のようになります。

{
  "user": {"id": "123", "name": "ユーザー123"},
  "order": {"id": "456", "product": "商品456"}
}

○サンプルコード14：非同期APIクライアントの構築

最後に、aiohttpを使用して汎用的な非同期APIクライアントを構築する例を紹介します。

このクライアントは、様々なAPIエンドポイントに対して柔軟に対応できるように設計されています。

import asyncio
import aiohttp
from typing import Dict, Any

class AsyncAPIClient:
    def __init__(self, base_url: str):
        self.base_url = base_url
        self.session = None

    async def __aenter__(self):
        self.session = aiohttp.ClientSession()
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        await self.session.close()

    async def request(self, method: str, endpoint: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        url = f"{self.base_url}{endpoint}"
        async with self.session.request(method, url, **kwargs) as response:
            response.raise_for_status()
            return await response.json()

    async def get(self, endpoint: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        return await self.request("GET", endpoint, **kwargs)

    async def post(self, endpoint: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        return await self.request("POST", endpoint, **kwargs)

    async def put(self, endpoint: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        return await self.request("PUT", endpoint, **kwargs)

    async def delete(self, endpoint: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        return await self.request("DELETE", endpoint, **kwargs)

async def main():
    async with AsyncAPIClient("https://api.github.com") as client:
        # GitHubのパブリックAPIを使用
        user_data = await client.get("/users/octocat")
        print(f"ユーザー名: {user_data['name']}")
        print(f"フォロワー数: {user_data['followers']}")

        repos = await client.get("/users/octocat/repos")
        print(f"リポジトリ数: {len(repos)}")
        for repo in repos[:3]:  # 最初の3つのリポジトリのみ表示
            print(f"リポジトリ名: {repo['name']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

このクライアントクラスは、非同期コンテキストマネージャとして実装されており、セッションの自動管理を行います。

また、一般的なHTTPメソッド（GET、POST、PUT、DELETE）に対応するメソッドを提供しています。

実行結果は次のようになります。

ユーザー名: The Octocat
フォロワー数: 9645
リポジトリ数: 8
リポジトリ名: Hello-World
リポジトリ名: octocat.github.io
リポジトリ名: git-consortium

このような汎用的なAPIクライアントを使用することで、様々なRESTful APIとの統合が容易になり、コードの再利用性と保守性が向上します。

●aiohttpとhttpxの比較/どちらを選ぶべき？

Pythonで非同期HTTPクライアントを実装する際、aiohttpとhttpxは両方とも人気のある選択肢です。

どちらのライブラリも優れた機能を実装していますが、プロジェクトの要件や開発者の好みによって、適切な選択は変わってきます。

ここでは、aiohttpとhttpxの主な違いを比較し、それぞれの長所短所を詳しく見ていきます。

○機能面での違い

aiohttpとhttpxは、機能面でいくつかの重要な違いがあります。

まず、aiohttpは非同期I/Oライブラリとしてasyncioを使用していますが、httpxはasyncioに加えてtrioも対応しています。

aiohttpの特徴的な機能として、WebSocketのサポートがあります。

WebSocketを使用したリアルタイム通信が必要なプロジェクトでは、aiohttpが優位に立ちます。

一方、httpxはHTTP/2をネイティブにサポートしており、より最新のHTTPプロトコルを使用したい場合に適しています。

コード例を通じて、両者の基本的な使用方法の違いを見てみましょう。

aiohttpの例

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    url = "https://api.github.com/users/python"
    result = await fetch(url)
    print(result[:100])  # 最初の100文字のみ表示

asyncio.run(main())

httpxの例

import asyncio
import httpx

async def fetch(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        return response.text

async def main():
    url = "https://api.github.com/users/python"
    result = await fetch(url)
    print(result[:100])  # 最初の100文字のみ表示

asyncio.run(main())

両者の実行結果は同じですが、コードの構造に若干の違いがあります。

{"login":"python","id":1525981,"node_id":"MDEyOk9yZ2FuaXphdGlvbjE1MjU5ODE=","avatar_url":"https://avatars.gith

○パフォーマンス比較

パフォーマンスは、HTTPクライアントを選ぶ際の重要な要素の一つです。

aiohttpとhttpxは両方とも高速な非同期処理を提供しますが、特定のユースケースでは性能に差が出ることがあります。

次のコードを使用して、簡単なベンチマークテストを行ってみましょう。

import asyncio
import time
import aiohttp
import httpx

async def fetch_aiohttp(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            await response.text()

async def fetch_httpx(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        response.text

async def run_benchmark(client_func, num_requests):
    url = "https://httpbin.org/get"
    start_time = time.time()
    await asyncio.gather(*[client_func(url) for _ in range(num_requests)])
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

async def main():
    num_requests = 100
    aiohttp_time = await run_benchmark(fetch_aiohttp, num_requests)
    httpx_time = await run_benchmark(fetch_httpx, num_requests)

    print(f"aiohttp: {num_requests}リクエストを {aiohttp_time:.2f}秒で完了")
    print(f"httpx: {num_requests}リクエストを {httpx_time:.2f}秒で完了")

asyncio.run(main())

このベンチマークの実行結果は、環境やネットワーク状況によって異なりますが、一般的な結果は次のようになります。

aiohttp: 100リクエストを 2.34秒で完了
httpx: 100リクエストを 2.56秒で完了

この結果から、aiohttpがわずかに高速であることがわかります。

ただし、実際のパフォーマンスは使用ケースや環境によって変わる可能性があるため、自身のプロジェクトで実際にテストを行うことをおすすめします。

まとめ

本記事では、Pythonの非同期HTTPクライアントであるaiohttpについて、その基礎から応用まで幅広く解説してきました。

aiohttpは、現代のWebアプリケーション開発において欠かせない非同期プログラミングの力を最大限に引き出すライブラリです。

今回学んだ知識を積極的に活かし、より効率的で高性能なWebアプリケーションの開発に挑戦していただければ幸いです。