httpx原生支持async/await，而requests完全同步阻塞；混用requests于async函数会卡死事件循环，httpx.AsyncClient才真正协程友好，需配合async with和asyncio.gather实现高效并发。
requests 本身不支持异步请求，httpx 原生支持 async/await，这是两者在异步处理上的根本分界线。
requests 无法直接写 await client.get()
requests 的所有方法（如 requests.get()、requests.post()）都是同步阻塞的。你在 async 函数里直接调用它们，会阻塞整个事件循环——不是“慢一点”，而是让其他协程完全卡住。
常见错误现象：
- 代码写了
async def main()，但里面混用requests.get()，结果并发没效果，耗时接近串行 - 误以为加了
async就自动异步，实际只是语法合法，运行时仍单线程排队等待
若硬要“模拟”并发，只能靠 ThreadPoolExecutor 提交任务，本质是多线程，受 GIL 限制，资源开销大，且无法与 asyncio 生态（如 FastAPI、Starlette）原生集成。
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httpx.AsyncClient 是真正协程友好的客户端
httpx.AsyncClient 专为 asyncio 设计，所有 I/O 操作都基于 await，不抢占线程，等待响应时自动让出控制权。
使用要点：
- 必须在
async函数中使用，且用await调用.get()、.post()等方法 -
AsyncClient实例不能跨await复用，推荐用async with保证连接池和资源释放 - 并发多个请求时，直接用
asyncio.gather()，无需手动管理线程或回调
示例片段：
import httpx
import asyncio
<p>async def fetch(url):
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.status_code</p><p>async def main():
tasks = [fetch("<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>") for _ in range(5)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results) # 输出 [200, 200, 200, 200, 200]，总耗时约 1 秒左右
同步 API 一致，但异步行为不可互换
httpx.get() 和 httpx.post() 这类顶层函数是同步的，行为与 requests.get() 几乎完全一致——方便迁移旧代码。但它们和 AsyncClient 之间没有共享状态，也不能混用 await。
容易踩的坑：
- 以为
await httpx.get(...)合法 —— 实际会报TypeError: object Response can't be used in 'await' expression - 把
httpx.Client()（同步）误当httpx.AsyncClient()使用，导致RuntimeWarning: coroutine 'AsyncClient.__aenter__' was never awaited - 在 FastAPI 路由中用了
requests，拖慢整个异步服务吞吐量，尤其在高并发下响应延迟陡增
HTTP/2 和类型提示是隐性加分项
httpx 默认不启用 HTTP/2，但只要装了 httpx[http2] 并传入 http2=True，就能在支持的服务端复用连接、提升首字节时间；而 requests 完全不支持 HTTP/2。
另外，httpx 全库带完整类型提示，IDE 自动补全更准，mypy 检查更严格——这对中大型项目维护成本影响不小，但初学者常忽略这点。
真正难的不是写对第一行 await，而是理解：异步不是“加个 async 就快”，而是整套执行模型的切换。一旦用了 httpx.AsyncClient，你就得确保上下游（比如数据库驱动、缓存客户端）也兼容协程，否则一处阻塞，全局退化。
