Python 能支持每秒多大的并发

Python 的并发性能取决于多种因素，包括但不限于使用的库、硬件配置、操作系统以及具体的并发模型。官方并没有给出一个确切的数字表示每秒可以处理多少并发，因为这会随着不同的应用场景而变化。

GIL（全局解释器锁）在早期版本的 Python 中是一个限制，它使得同一时刻只有一个线程执行 Python 代码，这会影响 CPU 密集型任务的并发。但在 Python 3.2 及以后版本，引入了并发原生支持（asyncio 和 multiprocessing 库），可以让非 GIL 线程并发执行 I/O 密集的任务，提高了并发能力。

然而，如果你需要高并发场景（如大量网络请求或数据库操作等），推荐使用异步编程框架如 asyncio 或第三方库如 gevent、uWSGI、Daphne 等，它们能够更好地利用多核处理器资源。实际并发量还受到系统的上下文切换开销、网络延迟和其他系统瓶颈的影响。

要准确评估 Python 在特定环境下的并发性能，通常需要进行基准测试。

相关问题

Python 实现每秒5并发，持续10秒

你可以使用 Python 的 asyncio 库来实现每秒5个并发请求，持续10秒。下面是一个简单的示例代码：

import asyncio

async def make_request():
    # 这里是你要执行的请求代码
    # 例如使用 requests 库发送 HTTP 请求等

async def run_requests():
    tasks = [asyncio.create_task(make_request()) for _ in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

async def main():
    for i in range(10):
        await run_requests()
        await asyncio.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在这个示例代码中，我们定义了三个异步函数：

- `make_request()`：用于执行单个请求的代码。
- `run_requests()`：用于同时执行5个请求的代码。
- `main()`：用于循环10次每秒执行5个请求的代码。

在主函数中，我们使用 `asyncio.create_task()` 函数创建了5个任务，并使用 `asyncio.gather()` 函数等待这些任务完成。然后我们使用 `asyncio.sleep()` 函数等待1秒钟，然后再次执行5个请求，如此重复10次。这样就能够达到每秒5个并发请求，持续10秒的效果。

写一个每秒并发3000的http请求的python代码

可以使用Python的requests库来发送HTTP请求并实现每秒并发3000的请求。以下是示例代码：

import requests
import threading

# 设置请求的URL和参数
url = "http://example.com/api"
params = {"key": "value"}

# 定义请求函数
def send_request():
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, params=params)
            if response.status_code == 200:
                print("Request succeeded!")
        except:
            print("Request failed!")

# 开始多线程请求
threads = []
for i in range(3000):
    t = threading.Thread(target=send_request)
    t.daemon = True
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

以上代码使用了Python的多线程功能，创建了3000个线程来发送HTTP请求。每个线程执行的是send_request函数，该函数会循环不停地发送HTTP请求。如果HTTP请求返回的状态码为200，则说明请求成功。这个代码可以帮助你实现每秒并发3000的HTTP请求。