Python中发出请求的多处理

我想测试网站的响应速度，所以我这样写：

import urllib.request as request
import time
from multiprocessing import Process, Lock, Value

def response_test(lock, count, time1, time2):
    t1 = time.time()
    r = request.urlopen('http://localhost/json/threads')
    t2 = time.time()
    c = r.read()
    t3 = time.time()
    lock.acquire()
    try:
        time1.value += t2-t1
        time2.value += t3-t2
        count.value += 1
        if count.value == 4:
            print(time1.value / 4, time2.value / 4)
    finally:
        lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    count = Value('i', 0)
    time1 = Value('d', 0.0)
    time2 = Value('d', 0.0)
    for i in range(4):
        p = Process(target=response_test, args=(lock,count,time1,time2))
        p.start()

输出：

0.5701152682304382 0.015613257884979248

所以看起来需要0.5秒才能得到响应。但是没有

多处理

，只有一个简单的循环：

def response_test():
    t1 = time.time()
    r = request.urlopen('http://localhost/json/threads')
    t2 = time.time()
    c = r.read()
    t3 = time.time()
    return (t2-t1, t3-t2)

---

重复同样的次数并计算平均值，我得到了

0.18742609024047852，0.01562190055847168

。为什么使用

多处理

速度较慢？

您是否多次运行这两个测试以考虑随机性？您使用的任何服务器是否可能在队列中一次只处理一个请求？@MattiVirkkunen谢谢！我想我使用的开发服务器不支持多进程或多线程。在这种情况下，如果您几乎在同一时刻发出多个请求，那么总共需要更长的时间，因为服务器正在处理另一个进程请求时，某些进程将等待。当4个请求同时出现时，可能测试工作正常，而您的web服务器执行较慢？如果同时有4个请求，速度应该至少慢2倍，这与您的数字接近。您是否多次运行这两个测试以考虑随机性？您使用的任何服务器是否可能在队列中一次只处理一个请求？@MattiVirkkunen谢谢！我想我使用的开发服务器不支持多进程或多线程。在这种情况下，如果您几乎在同一时刻发出多个请求，那么总共需要更长的时间，因为服务器正在处理另一个进程请求时，某些进程将等待。当4个请求同时出现时，可能测试工作正常，而您的web服务器执行较慢？如果同时有4个请求，速度应该至少慢2倍，这与您的数字显示的速度接近。