使用apply_async()实现并行网络请求

apply_async() 是一个用于实现并行计算的函数，它可以在一个进程池中并行执行多个任务。对于需要进行网络请求的任务，使用apply_async()可以实现异步的方式，并发发送请求。

下面是一个使用apply_async()实现并行网络请求的例子：

import requests
from multiprocessing import Pool


def send_request(url):
    response = requests.get(url)
    return response.status_code


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，并指定进程数量
    pool = Pool(processes=4)
    
    urls = ['https://www.google.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.github.com', 'https://www.linkedin.com']
    
    # 遍历所有的URL，将每个URL传入apply_async()函数进行异步请求
    results = [pool.apply_async(send_request, args=(url,)) for url in urls]
    
    # 获取请求结果
    status_codes = [result.get() for result in results]
    
    # 打印结果
    for url, status_code in zip(urls, status_codes):
        print(f'{url} - Status Code: {status_code}')

在这个例子中，我们首先定义了一个send_request()函数，用于发送网络请求并返回响应的状态码。然后，我们创建一个进程池 pool ，并将要请求的URL放入一个列表 urls 中。

接下来，我们使用列表推导式遍历 urls 列表，将每个URL传入 apply_async() 函数，并通过 args 参数将URL传递给 send_request() 函数。这样可以在进程池中异步执行 send_request() 函数。

apply_async() 函数会立即返回一个 AsyncResult 对象，该对象可以用于获取异步请求的结果。我们将返回的 AsyncResult 对象存储在名为 results 的列表中。

最后，我们使用 get() 方法从 AsyncResult 对象中获取异步请求的结果，并将结果存储在名为 status_codes 的列表中。

最后，我们遍历 urls 和 status_codes 列表，并打印每个URL和其对应的状态码。

这样，我们就可以通过 apply_async() 函数在一个进程池中并行发送网络请求，并获得请求的结果。

需要注意的是，在使用 apply_async() 函数时，我们需要在 if __name__ == '__main__': 中调用创建进程池的代码。这是因为在 Windows 系统中，必须通过 if __name__ == '__main__': 来保护主程序，防止在派生进程中再次创建进程池。在其他操作系统上，这个限制可能没有。