如何并发处理大量请求？异步编程模型：使用 asyncio 库在不阻塞主线程的情况下执行任务。多线程：使用 multiprocessing.Pool 创建进程池，在不同线程中创建请求。选择方法：异步编程更有效，但需要 Python 3.5 以上版本；多线程更易实现，但有线程安全问题。最佳实践：限制并发请求数量、使用连接池、处理异常和监测性能。
如何使用 Python 并发执行上千个请求
在需要快速从大量资源获取数据或执行大量任务的情况下，并发处理请求至关重要。Python 提供了多种工具来实现并发，从而允许同时执行多个任务，从而提高效率。
异步编程模型
异步编程模型允许在不阻塞主线程的情况下执行任务。这使得我们可以并发发送多个请求，而主线程可以在请求完成时继续执行其他任务。
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asyncio 库
asyncio 库是 Python 3.5 中引入的一个协程库，它提供了编写异步代码的工具。以下是如何使用 asyncio 并发发送请求：
import asyncio
async def make_request(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return response.status
async def main():
tasks = [make_request(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())多线程
多线程是一种使用多个线程并行执行任务的并发模型。我们可以在不同的线程中创建 HTTP 请求，从而实现并发。
multiprocessing.Pool
multiprocessing.Pool 是 Python 中的一个工具，它允许我们创建并管理一个进程池。以下是如何使用 multiprocessing.Pool 并发发送请求：
from multiprocessing import Pool
def make_request(url):
with requests.get(url) as response:
return response.status
def main():
with Pool(processes=4) as pool:
responses = pool.map(make_request, urls)
main()选择合适的方法
异步编程和多线程都是用于并发执行请求的有效方法。异步编程通常更有效，但需要 Python 3.5 及更高版本。多线程更易于实现，但可能会出现线程安全问题。
最佳实践
- 限制并发请求的数量：过多的并发请求可能会使服务器过载并导致性能下降。
- 使用连接池：重用连接以减少开销。
- 处理异常：确保您的代码能够处理意外情况，例如网络错误或超时。
- 监测性能：使用工具（如 Glances 或 Prometheus）监测并发请求的性能，并根据需要调整您的代码。
