在这种情况下，您的任务是I / O绑定的，而不是处理器绑定的- 网站答复所需的时间比cpu通过脚本（不包括TCP请求）循环一次所花费的时间更长。这意味着您不会并行执行此任务而获得任何提速（这是这样multiprocessing做的）。您想要的是多线程。实现这一目标的方法是使用少量文献记载的文件，也许是名字不好用multiprocessing.dummy：
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
urls = ['https://www.python.org',
'https://www.python.org/about/']
def get_status(url):
r = requests.get(url)
return r.status_code
if __name__ == "__main__":
pool = ThreadPool(4) # Make the Pool of workers
results = pool.map(get_status, urls) #Open the urls in their own threads
pool.close() #close the pool and wait for the work to finish
pool.join()
602392714
清零编程群