在阅读本答案的其余部分之前，请注意，惯用的方法是使用asyncio来限制并行任务的数量asyncio.Semaphore，优雅地抽象了该方法。这个答案包含有效的方法，但要实现这一点则要复杂得多。我留下答案的原因是，在某些情况下，这种方法比信号量具有优势，特别是当要完成的工作量很大或不受限制时，并且您无法提前创建所有协程。在这种情况下，第二个（基于队列的）解决方案就是您想要的答案。但是在大多数常规情况下，例如通过aiohttp并行下载，您应该使用信号量。
基本上，您需要一个固定大小的下载任务 池 。asyncio虽然没有预先创建的任务池，但是创建一个任务池很容易：只需保留一组任务，不要让它超出限制。尽管这个问题表明您不愿意这样做，但是代码的结尾却更加优雅：
async def download(code):
wait_time = randint(1, 3)
print('downloading {} will take {} second(s)'.format(code, wait_time))
await asyncio.sleep(wait_time) # I/O, context will switch to main function
print('downloaded {}'.format(code))
async def main(loop):
no_concurrent = 3
dltasks = set()
i = 0
while i < 9:
if len(dltasks) >= no_concurrent:
# Wait for some download to finish before adding a new one
_done, dltasks = await asyncio.wait(
dltasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
dltasks.add(loop.create_task(download(i)))
i += 1
# Wait for the remaining downloads to finish
await asyncio.wait(dltasks)
一种替代方法是创建一定数量的协程进行下载，就像固定大小的线程池一样，并使用来喂它们工作asyncio.Queue。这消除了手动限制下载数量的需要，下载数量将自动受到协程调用数量的限制download()：
# download() defined as above
async def download_worker(q):
while True:
code = await q.get()
await download(code)
q.task_done()
async def main(loop):
q = asyncio.Queue()
workers = [loop.create_task(download_worker(q)) for _ in range(3)]
i = 0
while i < 9:
await q.put(i)
i += 1
await q.join() # wait for all tasks to be processed
for worker in workers:
worker.cancel()
await asyncio.gather(*workers, return_exceptions=True)
至于您的其他问题，显而易见的选择是aiohttp。
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清零编程群