Python 并行网络请求：不同方法的比较

我想一次请求100个URL，目前正在这样做：

responses = list(PoolExecutor(max_workers=NUM_PARALLEL).map(
                 lambda xml: requests.post(URL, headers=HEADERS, data={'message': xml}), 
                 xmls))

关于这一点，有几个问题：

列表是“计算”实际生成器对象/表达式的最佳方法吗？除非我列出，否则我只会得到如下结果： PoolExecutor在python3中是否经常用于执行并行网络请求，或者是否有其他更可取的方法？ PoolExecutor、AsyncIO和concurrent.futures之间的区别是什么？ 是否列出“评估”实际发电机的最佳方法 对象/表达式？除非我列出，否则我只会得到如下结果： .result_迭代器位于 0x10ecf9888>

我认为有一个问题解决了你的担忧

PoolExecutor经常用于在中执行并行网络请求吗 python3，或者还有其他更可取的方法吗

还有其他方法，是的，你可以在StackOverflow中找到。在这个问题的答案中，只有一个人使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，这是最接近PoolExecutor的

PoolExector、AsyncIO和 你想做这样的事吗

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这个问题的答案可以在书的第三章找到。异步遍历。更准确地说，AsyncIO提供的API与concurrent.futures包中的API非常相似。此包提供ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。默认情况下是基于线程的，但可以使用基于线程或基于池的执行器。

我认为AsyncIO文档中的示例与您的示例类似。我可能会使用concurrent.futures，但有时我认为更熟练地使用AsyncIO是值得的？是否列出“评估”的最佳方法。。。这应该包括在文档中，对吗？如果不是的话，我肯定有很多信息。PoolExecutor在python3中是否经常用于执行并行网络请求，或者是否有其他更可取的方法？我忘了提到2可能是非常主观的。在某种程度上可以判断一个图书馆有多受欢迎/普遍，尽管这并不完全是一个想法。我想说，还有其他更可取的方法吗。