协程与多进程的完美结合

我们知道，协程协程本质上是多进单线程单进程，通过充分利用IO等待时间来实现高并发。完美在IO等待时间之外的结合代码，还是协程串行运行的。因此，多进如果协程非常多，完美多少每个协程内部的结合串行代码运行时间超过了IO请求的等待时间，那么它的协程并发就会有一个上限。

举个例子，多进电饭煲煮饭，完美洗衣机洗衣服，结合热水壶烧水，协程他们都是多进启动设备以后就能自己运行，我们可以利用他们自己运行的完美时间，让这三件事情看起来几乎在同时进行。但如果除了这三件事情外，还有开电视，开空调，发微信……等等几十个事情。每个事情单独拿出来确实都只需要做个开头，云服务器提供商剩下的就是等，但由于做这个开头也需要时间，因此把他们全部启动起来也要不少时间，你的效率还是被卡住。

现在，如果有两个人一起来做这些事情，那情况就不一样了。一个人煮饭和烧水，另一个人开洗衣机，开电视和空调。效率进一步提升。

这就是协程与多进程的结合，每个进程里面多个协程同时运行，充分利用CPU的每一个核心，又充分利用了IO等待时间，把CPU跑满，把网络带宽跑满。强强联合，速度更快。

有一个第三方库aiomultiprocess，让你能用几行代码就实现多进程与协程的组合。亿华云计算

首先使用pip安装：

python3 -m pip install aiomultiprocess

它的语法非常简单：

from aiomultiprocess import Pool

async with Pool() as pool:

results = await pool.map(协程, 参数列表)

只需要3行代码，它就会在你CPU上每个核启动一个进程，每个进程中不停启动协程。

我们来写一段实际代码：

import asyncio

import httpx

from aiomultiprocess import Pool

async def get(url):

async with httpx.AsyncClient() as client:

resp = await client.get(url)

return resp.text

async def main():

urls = [url1, url2, url3]

async with Pool() as pool:

async for result in pool.map(get, urls):

print(result) # 每一个URL返回的内容

if __name__ == __main__:

asyncio.run(main())

之前我写异步协程文章的时候，有些人同学会问我，爬虫的速度真的那么重要吗?难道不是突破反爬虫最重要吗?

我的回答是，不要看到用aiohttp请求网址就觉得是做爬虫。在微服务里面，自己请求自己的HTTP接口，也需要使用httpx或者aiohttp。在这样的场景里面，速度就是非常的重要，有时候就是需要做到越快越好。