Python aiohttp：限制并行请求

在本文中，我们将介绍如何使用Python的aiohttp库实现限制并行请求的功能。aiohttp是一个基于异步IO实现的HTTP客户端库，可以轻松地处理并发请求。

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异步IO简介

在传统的同步IO编程中，每个IO操作都会阻塞当前线程，直到操作完成。这种方式会导致编程代码的性能瓶颈，因为CPU需要等待IO操作的完成。而异步IO编程则能够在等待IO操作完成的过程中，继续执行其他任务。

Python通过引入asyncio库来实现异步IO编程。asyncio提供了一组基于协程（coroutine）的API，可以方便地进行异步操作。aiohttp则建立在asyncio之上，提供了高性能的异步HTTP请求功能。

限制并行请求的需求

在一些需要同时向多个API发起请求的场景中，如果并发量过大，可能会因为请求过多而被服务端屏蔽或拒绝访问。为了避免这种情况，我们需要限制并行请求的数量，以减轻服务器的压力。

并行请求的实现

下面是一个使用aiohttp库实现限制并行请求的示例代码：

import asyncio
import aiohttp

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

async def limit_parallel_requests(urls, max_concurrency):
    sem = asyncio.Semaphore(max_concurrency)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            async with sem:
                tasks.append(fetch(session, url))
        return await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(limit_parallel_requests(["http://example.com"] * 10, 2))

在上述示例代码中，fetch函数定义一个异步操作，接收一个session和一个url参数，它使用session.get()方法发起HTTP请求，并返回响应的文本数据。

limit_parallel_requests函数用来限制并行请求的数量。它使用asyncio.Semaphore创建了一个信号量对象，限制了最大并发数。然后使用aiohttp.ClientSession()创建了一个会话对象，aiohttp会自动管理请求的连接池和线程池。

在for循环中，通过async with sem语句获取了信号量对象，并在获取到信号量后调用fetch函数发起请求。最后，使用await asyncio.gather(*tasks)等待所有的请求完成并返回结果。

在这个示例中，我们限制了并行请求数量为2，并发访问了10次http://example.com。这样，在任意时刻，只有两个请求在同时发送和响应，从而限制了并行请求数量。