網頁爬蟲 - python的多進程怎麼配合requests

Question

這是單一進程順序執行的程式碼：

import requests,time,os,random

def img_down(url):
    with open("{}".format(str(random.random())+os.path.basename(url)),"wb") as fob:
        fob.write(requests.get(url).content)

urllist=[]
with open("urllist.txt","r+") as u:
    for a in u.readlines():
        urllist.append(a.strip())

s=time.clock()
for i in range(len(urllist)):
    img_down(urllist[i])
e=time.clock()

print ("time: %d" % (e-s))

這是多進程的程式碼：

from multiprocessing import Pool
import requests,os,time,random

def img_down(url):
    with open("{}".format(str(random.random())+os.path.basename(url)),"wb") as fob:
        fob.write(requests.get(url).content)

if __name__=="__main__":
    urllist=[]
    with open("urllist.txt","r+") as urlfob:
        for s in urlfob.readlines():
            urllist.append(s.strip())

    s=time.clock()
    p=Pool()
    for i in range(len(urllist)):
        p.apply_async(img_down,args=(urllist[i],))
    p.close()
    p.join()
    e=time.clock()
    
    print ("time: {}".format(e-s))

但是單一進程和多進程花費的時間幾乎沒差別，問題大概是requests阻塞IO，請問理解的對不對，程式碼該怎麼修改達到多進程的目的？
謝謝！

Answer 1

寫檔案的瓶頸在磁碟IO，並不在CPU，你並行並沒有多大作用，你可以試試不要寫入檔案再對比時間

Answer 2

Pool 不帶參數的話 是採用
os.cpu_count() or 1
如果是單核心CPU，或是採集不到數量 就只有1個進程而已。

應該是這個原因。