我们知道对于网络请求这种IO bound的场景来说，最怕的就是某个请求阻塞了其余的操作，让并发性大大降低。今天就来介绍一款python下的并发库-gevent。
首先看一下他自己的介绍：
gevent是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
嗯，确实很简洁，很易使用。待会我们就见识到了。
同步IO
首先我们来看看传统的IO请求。
比如我们请求：http://httpbin.org/ip 发个http get请求会得到我们的ip地址，如：
{
"origin": "183.240.202.14"
}我们来写个脚本连续发50个get请求到这个地址，以模拟多个请求。(脚本命名为get.py)
import requests
url = 'http://httpbin.org/ip'
for i in range(50):
print("{}: {}".format(i, requests.get(url).text))
统计一下运行时间：
$ time python3 get.py
(输出略...)
python3 get.py 0.56s user 0.06s system 1% cpu 35.606 total大概花费35s钟，当然不同网络环境可能结果不同。而且打印出来的结果是按照1, 2, 3...50这样的顺序来的，说明整个请求是同步的，一个请求结束再发下一个请求。
使用gevent
我们再来写一个gevent版的get.py，命名为gevent_get.py
import requests
import gevent
import gevent.monkey
# 这里将socket变成异步
gevent.monkey.patch_socket()
url = 'http://httpbin.org/ip'
def hello(i):
print("{}: {}".format(i, requests.get(url).text))
tasks = [gevent.spawn(hello, i) for i in range(50)]
gevent.joinall(tasks)
再来看看运行时间：
$ time python3 gevent_get.py
(输出略...)
python3 gevent_get.py 0.49s user 0.06s system 39% cpu 1.403 total我的天！才1.4秒左右，而且打印出来的结果没有按照1, 2, 3...50这样排列，而是按照随机顺序排列的，说明整个请求是异步非阻塞的。
结论
我又多试了几次，gevent的效率确实牛，远远高于同步io请求。最近在我的一个爬虫小项目里面用进程池 + gevent，爬取80个页面，大概花费40s左右，每个页面只要0.5s，而且还包括DOM解析的时间，而用同步请求则花费大概300s左右。
gevent的更多用法请参考其官方文档。这么简单又好用的库赶紧试试吧。^_^
