Как выполнить одиночные синхронные и несколько асинхронных запросов в Python?

ThreadPool, вероятно, самый простой способ сделать это параллельно:

(поскольку библиотека запросов является добросовестной и освобождает GIL во время ожидания ответа HTTP, они выполняются параллельно)

import requests

# Initial request to get the ID
response = requests.get("https://api.example.com/get_id")
id = response.json()["id"]

# Subsequent requests to get data related to the ID
# do these requests in parallel:

# Option 1: Using threads
from multiprocessing.pool import ThreadPool


def get_data(url: str):
    return requests.get(url).json()


urls = [
    f"https://api.example.com/data/{id}/info1",
    f"https://api.example.com/data/{id}/info2",
    f"https://api.example.com/data/{id}/info3",
]

with ThreadPool(3) as pool:
    data1, data2, data3 = pool.map(get_data, urls)


def process_data(*args):
    pass


# Processing the data
process_data(data1, data2, data3)

Ничто не мешает использовать асинхронные системы синхронно, просто нужно await выполнить любые действия, которые они хотят завершить, до следующего запланированного дела.

Основная трудность заключается в обеспечении асинхронной совместимости приложения, что может оказаться значительно более сложной задачей.

Я реализовал окружающую структуру для задачи, которую вы описали ниже. Если вы хотите реализовать это в долгосрочном проекте, вероятно, будет разумно более широко рассмотреть окружающий код и структуру.

import httpx
import asyncio

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Initial request to get the ID
        response = await client.get('https://api.example.com/get_id')  
        id = response.json()['id']
        print('done with sync task')
        
        # Subsequent requests to get data related to the ID
        task1 = asyncio.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info1'))
        task2 = asyncio.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info2'))
        task3 = asyncio.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info3'))
        
        # Only await the tasks after having scheduled them all. With larger task counts asyncio.gather() should be considered.
        data1 = (await task1).json()
        data2 = (await task2).json()
        data3 = (await task3).json()
        print(data1, data2, data3)

asyncio.run(main())

Обратите внимание, что первоначальный вызов API полностью синхронен и может быть выполнен с помощью response = httpx.get('https://api.example.com/get_id') без необходимости ожидания. Учитывая, что мы уже находимся внутри httpxClient, это было бы немного анти-шаблоном.

Я настоятельно рекомендую вам прочитать документацию httpx , они были отличной отправной точкой, когда я впервые познакомился с асинхронным программированием. документация asyncio для справки

Ссылки в вашем коде не работают, Я использовал другой API.

Посмотрите, поможет ли вам это решение.

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def main():
    base_url = 'https://swapi.dev/api/'
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # Synchronous request for basic information
        response = await session.get(base_url + 'people/')
        people = (await response.json()).get("results", [])

        # Asynchronous requests to personal pages
        tasks = [fetch_data(session, person["url"]) for person in people]
        data = await asyncio.gather(*tasks)

        for person in data:
            print(person["name"])

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

Аналогично, но с использованием группы задач (python >= 3.11)

import httpx
import asyncio

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get('https://api.example.com/get_id')  
        id = response.json()['id']
        async with asyncio.TaskGroup() as tg:
            task1 = tg.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info1'))
            task2 = tg.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info2'))
            task3 = tg.create_task(client.get(f'https://api.example.com/data/{id}/info3'))
    # Processing the data
    process_data(task1.result(), task2.result(), task3.result())