对于您的情况，线程可能会做的技巧，因为您可能会花费大部分时间等待响应。标准库中有一些有用的模块，如Queue，可能会有所帮助。

我以前做过类似的并行下载文件的事情，对我来说已经足够好了，但它不是你所说的那种规模。

如果您的任务对cpu的限制更大，您可能需要考虑multiprocessing模块，它将允许您利用更多的cpu /内核/线程(更多的进程不会相互阻塞，因为锁定是每个进程)

最简单的方法是使用Python的内置线程库。它们不是“真正的”/内核线程。它们有问题(比如序列化)，但足够好了。你需要一个队列和线程池。这里有一个选项，但是编写自己的选项很简单。您无法并行处理所有100,000个调用，但可以同时发出100个(或左右)调用。

使用线程池是一个很好的选择，这将使这相当容易。不幸的是，python并没有一个标准库来简化线程池。但这里有一个不错的图书馆，你应该开始: http://www.chrisarndt.de/projects/threadpool/

来自他们网站的代码示例:

pool = ThreadPool(poolsize)
requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)
[pool.putRequest(req) for req in requests]
pool.wait()

希望这能有所帮助。

这个扭曲的异步web客户端运行得相当快。

#!/usr/bin/python2.7

from twisted.internet import reactor
from twisted.internet.defer import Deferred, DeferredList, DeferredLock
from twisted.internet.defer import inlineCallbacks
from twisted.web.client import Agent, HTTPConnectionPool
from twisted.web.http_headers import Headers
from pprint import pprint
from collections import defaultdict
from urlparse import urlparse
from random import randrange
import fileinput

pool = HTTPConnectionPool(reactor)
pool.maxPersistentPerHost = 16
agent = Agent(reactor, pool)
locks = defaultdict(DeferredLock)
codes = {}

def getLock(url, simultaneous = 1):
    return locks[urlparse(url).netloc, randrange(simultaneous)]

@inlineCallbacks
def getMapping(url):
    # Limit ourselves to 4 simultaneous connections per host
    # Tweak this number, but it should be no larger than pool.maxPersistentPerHost 
    lock = getLock(url,4)
    yield lock.acquire()
    try:
        resp = yield agent.request('HEAD', url)
        codes[url] = resp.code
    except Exception as e:
        codes[url] = str(e)
    finally:
        lock.release()


dl = DeferredList(getMapping(url.strip()) for url in fileinput.input())
dl.addCallback(lambda _: reactor.stop())

reactor.run()
pprint(codes)

一个解决方案:

from twisted.internet import reactor, threads
from urlparse import urlparse
import httplib
import itertools


concurrent = 200
finished=itertools.count(1)
reactor.suggestThreadPoolSize(concurrent)

def getStatus(ourl):
    url = urlparse(ourl)
    conn = httplib.HTTPConnection(url.netloc)   
    conn.request("HEAD", url.path)
    res = conn.getresponse()
    return res.status

def processResponse(response,url):
    print response, url
    processedOne()

def processError(error,url):
    print "error", url#, error
    processedOne()

def processedOne():
    if finished.next()==added:
        reactor.stop()

def addTask(url):
    req = threads.deferToThread(getStatus, url)
    req.addCallback(processResponse, url)
    req.addErrback(processError, url)   

added=0
for url in open('urllist.txt'):
    added+=1
    addTask(url.strip())

try:
    reactor.run()
except KeyboardInterrupt:
    reactor.stop()

Testtime:

[kalmi@ubi1:~] wc -l urllist.txt
10000 urllist.txt
[kalmi@ubi1:~] time python f.py > /dev/null 

real    1m10.682s
user    0m16.020s
sys 0m10.330s
[kalmi@ubi1:~] head -n 6 urllist.txt
http://www.google.com
http://www.bix.hu
http://www.godaddy.com
http://www.google.com
http://www.bix.hu
http://www.godaddy.com
[kalmi@ubi1:~] python f.py | head -n 6
200 http://www.bix.hu
200 http://www.bix.hu
200 http://www.bix.hu
200 http://www.bix.hu
200 http://www.bix.hu
200 http://www.bix.hu

Pingtime:

bix.hu is ~10 ms away from me
godaddy.com: ~170 ms
google.com: ~30 ms

创建epoll对象， 打开许多客户端TCP套接字， 调整他们的发送缓冲区比请求头多一点， 发送一个请求头-它应该是即时的，只是放置到缓冲区， 在epoll对象中注册套接字 在epoll obect上做。poll， 从.poll中读取每个套接字的前3个字节， 将它们写入sys。Stdout后面跟着\n(不刷新)， 关闭客户端套接字。

限制同时打开的套接字数量-在创建套接字时处理错误。只有当另一个套接字关闭时才创建新的套接字。 调整操作系统限制。 尝试分成几个(不是很多)进程:这可能有助于更有效地使用CPU。