🔧 用 Python 30 行代码，测出百度扛得住 50 个并发请求？

你有没有想过——

“如果我同时向百度发起 50 次请求，它会不会崩？”

听起来像是“黑客行为”？其实不然。今天，我们用 Python 的异步编程，轻轻松松发起 49 个并发请求，测试百度首页的响应速度，整个过程不到 1 秒，代码不到 30 行！

而且，最后你会发现：百度，真的很稳。

🚀 项目目标

学习 aiohttp + asyncio 的基本用法
实现高并发 HTTP 请求
测试真实网站的响应性能
顺便看看百度官网都持有哪些资质证书 😄

💡 核心代码：异步并发请求

import aiohttp, asyncio, time


def take_up_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("开始执行---->")
        now = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        using = (time.time() - now) * 1000
        print(f"结束执行，消耗时间为：{using:.2f}ms")
        return result
    return wrapper


async def request_async():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.baidu.com') as resp:
            pass  # 仅发起请求，不读取内容


@take_up_time
def run():
    tasks = [asyncio.ensure_future(request_async()) for _ in range(49)]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = asyncio.gather(*tasks)
    loop.run_until_complete(tasks)


if __name__ == '__main__':
    run()

🔍 代码解析

1. `aiohttp`：异步 HTTP 客户端

替代传统的 requests，支持 async/await。
能在单线程内高效处理成百上千个网络请求。

2. `async with`：自动管理连接

ClientSession 和 session.get() 都用 async with 包裹，确保请求完成后自动关闭连接，不浪费资源。

3. `asyncio.gather(*tasks)`：并发执行所有任务

把 49 个请求打包成一个“超级任务”，并发执行，不是串行！
性能提升几十倍。

4. `take_up_time` 装饰器：统计总耗时

记录从开始到所有请求完成的总时间（单位：毫秒）。
你可以看到百度处理 49 个并发请求用了多久。

📊 实测结果（示例）

在普通家庭网络下运行，结果如下：

1 2	开始执行----> 结束执行，消耗时间为：312.45ms

✅ 49 个请求，平均每个不到 7ms！
百度的服务器响应速度非常惊人，完全没有压力。

📄 顺便看看：百度都持有哪些资质？

我们访问的是 https://www.baidu.com，打开网页源码或底部信息，可以看到百度拥有以下正规资质：

互联网新闻信息服务许可证 11220180008  
网络文化经营许可证：京网文〔2023〕1034-029号  
互联网宗教信息服务许可证编号：京（2022）0000043  
药品医疗器械网络信息服务备案（京）网药械信息备字（2021）第00159号  
医疗器械网络交易服务第三方平台备案凭证（京）网械平台备字（2020）第00002号  
药品网络交易服务第三方平台备案凭证（京）网药平台备字〔2023〕第000002号