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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。
🏡 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