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Python入门:如何正确的控制Python异步并发量(制并发量的关键技巧与易错点解析)

文章目录

  • 📖 介绍 📖
  • 🏡 演示环境 🏡
  • 📒 异步并发量控制 📒
    • 📝 Python异步并发简介
    • 📝 为什么要限制并发量
      • 🎈 资源管理
      • 🎈 服务稳定性
    • 📝 新手容易犯的错误
      • 🎈 忽略并发量限制
      • 🎈 错误设置并发量
    • 📝 设置并发量要注意的事情
      • 🎈 了解任务类型
      • 🎈 考虑系统资源
      • 🎈 测试和优化
    • 📝 设置异步并发量的方法
      • 🎈 信号量
      • 🎈 队列
  • ⚓️ 相关链接 ⚓️

📖 介绍 📖

并发可以显著提高程序的执行速度,特别是在处理大量I/O密集型任务时,比如网络请求和文件读写。然而,过高的并发量也可能带来不少问题,包括电脑性能下降、程序卡顿、触发反爬机制,甚至导致账号被封禁。因此,合理地限制并发量是非常必要的。今天我们就来学习如何正确地限制Python异步并发的数量,确保程序在高效运行的同时,也能保持稳定和安全。

异步并发量控制

🏡 演示环境 🏡

本文演示环境如下:

  • 操作系统:Windows 11
  • Python版本:3.11.5
  • IDE版本:PyCharm 2023.2.5 (Professional Edition)

注意:本文内容为个人笔记,仅供参考。附:读者须知

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