我们知道，协程本质上是单线程单进程，通过充分利用IO等待时间来实现高并发。在IO等待时间之外的代码，还是串行运行的。因此，如果协程非常多，多少每个协程内部的串行代码运行时间超过了IO请求的等待时间，那么它的并发就会有一个上限。
举个例子，电饭煲煮饭，洗衣机洗衣服，热水壶烧水，他们都是启动设备以后就能自己运行，我们可以利用他们自己运行的时间，让这三件事情看起来几乎在同时进行。但如果除了这三件事情外，还有开电视，开空调，发微信……等等几十个事情。每个事情单独拿出来确实都只需要做个开头，剩下的就是等，但由于做这个开头也需要时间，因此把他们全部启动起来也要不少时间，你的效率还是被卡住。
现在，如果有两个人一起来做这些事情，那情况就不一样了。一个人煮饭和烧水，另一个人开洗衣机，开电视和空调。效率进一步提升。
这就是协程与多进程的结合，每个进程里面多个协程同时运行，充分利用CPU的每一个核心，又充分利用了IO等待时间，把CPU跑满，把网络带宽跑满。强强联合，速度更快。
有一个第三方库aiomultiprocess，让你能用几行代码就实现多进程与协程的组合。
首先使用pip安装：
代码语言：javascript复制python3 -m pip install aiomultiprocess
它的语法非常简单：
代码语言：javascript复制from aiomultiprocess import Pool
async with Pool() as pool:
results = await pool.map(协程, 参数列表)
只需要3行代码，它就会在你CPU上每个核启动一个进程，每个进程中不停启动协程。
我们来写一段实际代码：
代码语言：javascript复制import asyncio
import httpx
from aiomultiprocess import Pool
async def get(url):
async with httpx.AsyncClient() as client:
resp = await client.get(url)
return resp.text
async def main():
urls = [url1, url2, url3]
async with Pool() as pool:
async for result in pool.map(get, urls):
print(result) # 每一个URL返回的内容
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
之前我写异步协程文章的时候，有些人同学会问我，爬虫的速度真的那么重要吗？难道不是突破反爬虫最重要吗？
我的回答是，不要看到用aiohttp请求网址就觉得是做爬虫。在微服务里面，自己请求自己的HTTP接口，也需要使用httpx或者aiohttp。在这样的场景里面，速度就是非常的重要，有时候就是需要做到越快越好。
关于aiomultiprocess的更多使用，可以参阅它的官方文档[1].
参考文献
[1] 官方文档: https://aiomultiprocess.omnilib.dev/en/latest/guide.html
