使用多处理（Google API）加速python URL请求

我正在使用谷歌的距离矩阵API，希望在10秒内达到1000个请求的速率限制，而不必使用矩阵组件，但只需要更高的限制能力（方向API每秒10次->实际上每秒100次）

编辑：

我的主要目标是能够准确地控制每秒填写的请求数（例如，10秒内填写800个请求，或10秒内填写1000个请求），理想情况下，我会使用这种伪代码，但我不确定：

pool = Pool()  # Initialize a pool of max processes
start_time = time.time()
counter = 0
for one_url in URL_LIST:
    counter += 1
    # Once sent 1000 requests
    if counter = 1000:
        # If elapsed less than 10 seconds
        if time.time() - start_time < 10 seconds:
            # Wait until we hit 10 seconds
            time.sleep(time.time() - start_time)  
        else:
            #Taking more than 10 seconds
            pass
        #Reset counter and timer
        start_time = time.time()  
        counter = 0   
    RESULTS_OUT = pool.map(GeocodeHandler, one_url) 
pool.close()  # This means that no more tasks will be added to the pool
pool.join()  # This blocks the program till function is run on all the items

pool=pool（）#初始化max进程池
开始时间=time.time（）
计数器=0
对于url\u列表中的一个\u url：
计数器+=1
#曾经发送了1000个请求
如果计数器=1000：
#如果超过10秒
如果time.time（）-开始时间<10秒：
#等我们到达10秒
time.sleep（time.time（）-开始时间）
其他：
#超过10秒
通过
#重置计数器和计时器
开始时间=time.time（）
计数器=0
RESULTS\u OUT=pool.map（GeocodeHandler，一个url）
pool.close（）#这意味着不再向池中添加任务
pool.join（）#这会阻止程序，直到函数在所有项上运行为止

为什么不搜索没有API限制的提供商？@Karussell我想这是明智的长期方法；但是现在我觉得从10个请求到100个仍然是好的。老实说，我对学习如何完成比完成更感兴趣这是否更适合代码审查？正如你所说的那样，这是有效的。@Noelkd感谢你的回答，但是我已经更新了问题，把重点放在更紧迫的问题上，那就是每Y秒准确地命中X个请求。为什么不搜索没有API限制的提供商呢？@Karussell我想这是明智的长期方法；但是现在我觉得从10个请求到100个仍然是好的。老实说，我对学习如何完成比完成更感兴趣这是否更适合代码审查？正如你所说的，这是有效的。@Noelkd谢谢你的回答，不过我已经更新了问题，把重点放在更紧迫的事情上，那就是每Y秒准确地命中X个请求