在网络世界里，HTTP请求就像是一场永无止境的派对。有时候，为了尽快获取数据，你可能需要同时向多个URL发送请求，这就是所谓的并发处理。那么，如何用Python来驾驭这场并发处理的狂欢呢？让我带你一起探索吧！
一、多线程：舞池中的多个舞者
想象一下，舞池中有很多舞者，他们同时跳舞，互不干扰。这就是多线程的魅力所在。在Python中，你可以使用threading模块来创建多线程。每个线程负责发送一个HTTP请求，这样你就可以同时获取多个URL的数据了。
python复制代码
import threading |
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import requests |
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urls = ['http://example.com/1', 'http://example.com/2', 'http://example.com/3'] |
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def fetch_url(url): |
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response = requests.get(url) |
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print(f"Received response from {url}: {response.status_code}") |
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threads = [] |
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for url in urls: |
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t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,)) |
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threads.append(t) |
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t.start() |
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# 等待所有线程完成 |
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for t in threads: |
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t.join() |
二、异步IO：舞池中的幻影舞者
如果你觉得多线程还不够酷，那么异步IO绝对是你的菜。异步IO就像是舞池中的幻影舞者，他们神出鬼没，但总能在关键时刻完成动作。在Python中，asyncio库提供了强大的异步IO功能。
python复制代码
import asyncio |
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import aiohttp |
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async def fetch_url(session, url): |
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async with session.get(url) as response: |
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print(f"Received response from {url}: {response.status}") |
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async def main(): |
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async with aiohttp.ClientSession() as session: |
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tasks = [] |
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urls = ['http://example.com/1', 'http://example.com/2', 'http://example.com/3'] |
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for url in urls: |
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task = asyncio.create_task(fetch_url(session, url)) |
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tasks.append(task) |
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await asyncio.gather(*tasks) |
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# 运行主程序 |
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asyncio.run(main()) |
在这个例子中，我们使用了aiohttp库来发送异步HTTP请求。通过asyncio.gather，我们可以同时等待多个异步任务的完成。
三、选择最适合你的舞步
多线程和异步IO各有优缺点。多线程适合IO密集型任务，但可能会受到全局解释器锁（GIL）的限制。而异步IO则更适合高并发场景，能够充分利用系统资源。你可以根据实际需求选择最适合你的并发处理方式。
在并发处理的狂欢中，记住要保持优雅和节奏。不要为了追求速度而牺牲了代码的可读性和可维护性。毕竟，舞会结束后，你还需要和这些代码共舞很长一段时间呢！
