这个app是真的难用

根据您的提示， 我们可以使用队列和协程来实现多进程并发请求， 统计运行时间。
首先， 我们需要导入需要的模块： python import time import asyncio from multiprocessing import Process , Queue `` ` 然后， 我们定义一个用于请求的协程函数：python
async def request (url ):

模拟请求的逻辑

await asyncio .sleep ( 1 )
return url
` 接下来， 我们定义一个协程函数， 用于处理队列中的请求： ```python async def process _queue (queue , result _queue ): while not queue .empty (): url = await queue .get () result = await request (url ) await result _queue .put (result ) 然后， 我们定义一个函数， 用于创建并启动协程： ```python async def start _cor outines (queue , result _queue , num _cor outines ): cor outines = [] for _ in range (num _cor outines ): coroutine = process _queue (queue , result _queue ) cor outines .append (cor outine ) await asyncio .g ather (* cor outines ) ``
最后， 我们定义一个函数， 用于启动多个进程，并 统计运行时间： ```python
def run _processes (num _processes , num _cor outines ):
start _time = time .time ()
queue = Queue ()
result _queue = Queue ()

将所有url 放入队列

for i in range ( 100 000 ):
queue .put (f “https 😕/ example .com /{ i }”)
processes = []
for _ in range (num _processes ):
process = Process (target = async io .run , args =( start _cor outines (queue , result _queue , num _cor outines ), ))
process .start ()
processes .append (process )

等待所有进程完成

for process in processes :
process .join ()
end _time = time .time ()
elapsed _time = end _time - start _time
print (f " 运行时间: { elapsed _time } 秒") ` 最后， 我们调用函数并传入参数运行： ```python run _processes ( 4 , 100 0 ) `
这样就能够以4 个进程每个进程开启100 0 个协程的方式并发请求， 最终统计出运行时间。