思路：啟動max_workers個workers（執行緒），每個執行緒處理乙份輸入資料。
如果自己統計，那還需要對下邊的指令碼進行擴充套件。
如果搭配grafana等監控工具使用，那壓測指令碼只負責瘋狂發請求就好了。
import concurrent.futures
def parallel_process(client_config, inputs, max_workers):
poolexecutor = concurrent.futures.threadpoolexecutor
# 這裡也可以改成程序。poolexecutor = concurrent.futures.processpoolexecutor
with poolexecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = [executor.submit(single_process, *(client_config, inputs)) for _ in range(max_workers)]
# 每個future.result()返回的就是每個single_process的responses。
[future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)]
def single_process(client_config, input_file):
# 自己按需實現create_client，比如返回乙個http或者rpc client。
client = create_client(client_config)
# 用client的方法處理每個input，比如這個方法叫process。
responses = [ client.process(input) for input in inputs ]
# 如果需要統計latency等，可以在這裡寫**統計下。
return responses
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