Python 如何解决 多线程 (multiprocessing) 处理网络请求密集型任务时 低效的问题

[RickGray]

最近，根据学弟的一个小提议，写了一个基于 404 模版的 网站敏感信息扫描的程序。
项目在这里： https://github.com/RickGray/simplescan
但是，直接用 multiprocessing 中的多线程来进行处理，好怎想效率并不么高。
想问问大家遇到这种网络请求密集型任务时都是怎么处理的。

[est]

multiprocessing 貌似是多进程，不是多线程

[felixzhu]

协程吧， gevent 之类的

[shadowmydx]

Python 之所以引入 multiprocessing ，是因为 Python 有全局解释器锁，不能很好的发挥多 CPU 的计算能力。所以如果有 CPU 密集型的计算任务时，为了发挥多 CPU 的计算能力，就会把计算任务分发到不同的进程中完成。

问题在于，网络请求密集型的任务不属于 CPU 密集型而属于 I/O 阻塞型，这个时候，多 CPU 对于任务完成的加力并不明显，而进程的开销反而会拖累程序的效率。所以此时可以选用多线程的方案，来减少新建进程的开销和进程间通信的开销。

题外话，在没看到效率显著提升时，不妨线程开多点。
我 15 个线程跑一个任务，感觉龟速。开到 30 后就刷屏了。

[junnplus]

除了网络延迟之外，多线程就取决于 cpu 核数了

[RickGray]

@est multiprocessing 中有 多线程实现

from multiprocessing.dummy import Pool

[leavic]

网络的异步 io 才是瓶颈， cpu 不是，请考虑 gevent

[Hipponensis]

asyncio 、 aiohttp

[wencan]

node 欢迎你

[alexapollo]

asyncio, gevent

[chenwen]

协程才是王道

[ericls]

如果是 python 3 就用 aiohttp 如果是 python2 就用 gevent

顺便提一下， requests 有个 版本叫 grequests 同一个作者 用起来不错

现在 gevent 也只是 python3 了

[ryd994]

上 gevent ，新手用 monkeypatch 也能有不错的效果（尽管也有概率掉坑就是了）

[northisland]

请问你的这个
BANNER = r'''
_____ _ __ _____
/ ___/(_)___ ___ ____ / /__ / ___/_________ _____
\__ \/ / __ `__ \/ __ \/ / _ \\__ \/ ___/ __ `/ __ \
___/ / / / / / / / /_/ / / __/__/ / /__/ /_/ / / / /
/____/_/_/ /_/ /_/ .___/_/\___/____/\___/\__,_/_/ /_/
/_/
是怎么生成的？

[MrGba2z]

@northisland
http://www.figlet.org/

[RickGray]

@northisland figlet