Python中实现并发网络请求最主流方式是asyncio，核心为协程+事件循环，配合aiohttp客户端、Semaphore限流、异常捕获与超时控制，适用于I/O密集型HTTP场景。
Python中实现并发网络请求，asyncio 是最主流、高效的方式，核心在于用 协程（coroutine）+ 事件循环（event loop） 替代多线程/多进程的开销，特别适合 I/O 密集型场景（如大量 HTTP 请求）。
用 aiohttp 发起并发 HTTP 请求
aiohttp 是 asyncio 生态中最常用的异步 HTTP 客户端。它不阻塞事件循环，可同时发起数十甚至数百个请求而无需创建新线程。
- 安装：pip install aiohttp
- 必须用 async with 创建 ClientSession，复用连接池提升性能
- 每个请求用 await session.get()，而非 requests.get()
- 所有请求协程需通过 asyncio.gather() 或 asyncio.create_task() 并发调度
基础并发示例（获取多个 URL 状态码）
以下代码同时请求 5 个网址，耗时远低于同步串行执行：
import asyncio
import aiohttp
<p>async def fetch_status(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
return url, resp.status</p><p>async def main():
urls = [
'<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>',
'<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>',
'<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>',
'<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>',
'<a href="https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c">https://www.php.cn/link/5f69e19efaba426d62faeab93c308f5c</a>'
]
tasks = [fetch_status(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
for url, status in results:
print(f'{url} → {status}')</p><h1>运行</h1><p>asyncio.run(main())
</p>控制并发数量，避免目标服务器拒绝或限流
无限制并发可能触发 429（Too Many Requests）或连接超时。推荐用 asyncio.Semaphore 限制最大并发数：
- 初始化 semaphore = asyncio.Semaphore(10)，表示最多 10 个请求同时进行
- 每个请求前加 async with semaphore:，自动排队等待空闲许可
- 配合 asyncio.create_task() 可更灵活地管理任务生命周期
错误处理与超时必须显式设置
异步请求不会自动抛出 ConnectionError 或 TimeoutError，需主动捕获：
- 用 try/except 包裹 await 表达式，捕获 aiohttp.ClientError、asyncio.TimeoutError
- 为 session.get() 显式传入 timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
- 失败请求可记录日志、重试（建议用 tenacity 库做指数退避）
Python免费学习笔记（深入）：立即使用
在学习笔记中，你将探索 Python 的核心概念和高级技巧！
