我们知道协程本质上是单线程单进程的，通过充分利用IO等待时间实现高并发。IO等待时间之外的代码依然串行运行。所以，如果协程很多，每个协程内部的串行代码运行时间超过IO请求等待时间的多少，那么它的并发度就会有一个上限。比如电饭煲煮饭，洗衣机洗衣服，水壶烧水。它们都可以在启动设备后自行运行。我们可以利用自己的运行时间，让这三件事看起来几乎同时发生。但如果除了这三件事情，还有开电视、开空调、发微信……等几十件事情。诚然，你只需要分别启动每个东西，剩下的就是等待，但是既然开始是??需要时间的，那么全部启动起来会耗费很多时间，你的效率还是会卡住。现在，如果有两个人一起做这些事情，那就是另一回事了。一个人做饭烧水，一个人打开洗衣机、电视和空调。效率进一步提高。这是协程和多进程的结合。每个进程中的多个协程同时运行，充分利用CPU的各个核心，充分利用IO等待时间，充分运行CPU和网络带宽。强强联合，速度更快。有一个第三方库aiomultiprocess，可以让你用几行代码实现多进程和协程的结合。首先使用pip安装：python3-mpipinstallaiomultiprocess语法很简单：fromaiomultiprocessimportPoolasyncwithPool()aspool:results=awaitpool.map(coroutine,parameterlist)只需要3行代码，就可以了在您的CPU上为每个内核启动一个进程，并在每个进程中启动协程。让我们写一段实际的代码：[url1,url2,url3]asyncwithPool()aspool:asyncforresultinpool.map(get,urls):print(result)#每个URL返回的内容if__name__=='__main__':asyncio.run(main())之前写异步协程文章的时候，有同学会问我，爬虫的速度真的那么重要吗？突破反爬虫不是最重要的吗？我的回答是，看不到使用aiohttprequest的网站感觉像爬虫。在微服务中，如果请求自己的HTTP接口，也需要使用httpx或者aiohttp。在这样的场景中，速度是非常重要的，有时候需要越快越好。
