Python HTTP并发请求：线程池 vs 协程 vs 进程池在Python中实现HTTP并发请求，线程池、协程、进程

在Python中实现HTTP并发请求，线程池、协程、进程池是三种典型方案，各有适用场景与性能特征。

原理：利用多线程并行处理I/O密集型任务，通过concurrent.futures模块实现。

python复制代码

	from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
	import requests

	def fetch(url):
	return requests.get(url)

	with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
	futures = [executor.submit(fetch, url) for url in urls]
	results = [f.result() for f in futures]

特点：

· 适合I/O密集型场景（如API调用）

· 受GIL限制，CPU密集型任务效率低

· 内存共享方便，但线程切换有开销

原理：通过异步I/O实现单线程并发，常用asyncio+aiohttp组合。

python复制代码

	import asyncio
	import aiohttp

	async def fetch(session, url):
	async with session.get(url) as resp:
	return await resp.text()

	async def main():
	async with aiohttp.ClientSession() as session:
	tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
	results = await asyncio.gather(*tasks)

	asyncio.run(main())

特点：

· 超高并发能力（万级连接）

· 内存消耗极低（单线程）

· 需异步编程模型，复杂业务适配成本高

原理：多进程绕过GIL限制，适合CPU密集型任务。

python复制代码

	from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

	def process_data(data):
	# CPU密集型处理
	return result

	with ProcessPoolExecutor() as executor:
	results = list(executor.map(process_data, raw_data))

特点：

· 真正并行计算，适合复杂数据处理

· 进程间通信（IPC）开销大

· 内存隔离，适合安全敏感场景

方案	适用场景	内存占用	并发量	编程复杂度
线程池	I/O密集型	中	百级	低
协程	超高I/O并发	低	万级	高
进程池	CPU密集型/安全隔离需求	高	十级	中

选型建议：

· API批量调用 → 协程

· 网页抓取 → 线程池

· 数据处理流水线 → 进程池+线程池混合

实际开发中，可结合uvloop优化协程性能，或采用ray框架实现分布式任务调度，根据具体场景选择最佳并发模型。