Как можно ускорить выполнение большого количества HTTP-запросов?

Использовать асинхронное выполнение с библиотеками asyncio и aiohttp или многопоточность/многопроцессность с библиотеками threading или multiprocessing.

Асинхронное выполнение (для I/O-bound задач, таких как HTTP-запросы):

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        return responses

# Пример использования:
# urls = ["http://example.com", "http://google.com"]
# asyncio.run(main(urls))

Многопоточность (для I/O-bound задач):

import requests
import threading

def fetch(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        return response.text
    except Exception as e:
        return str(e)

def main(urls):
    threads = []
    results = {}
    for url in urls:
        thread = threading.Thread(target=lambda u=url, res=results: res.update({u: fetch(u)}))
        threads.append(thread)
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()
    return results

# Пример использования:
# urls = ["http://example.com", "http://google.com"]
# main(urls)

Многопроцессность (для CPU-bound задач, но может использоваться для обхода GIL при I/O-bound задачах, если многопоточность неэффективна):

import requests
import multiprocessing

def fetch(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        return response.text
    except Exception as e:
        return str(e)

def main(urls):
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(fetch, urls)
    return dict(zip(urls, results)) # Сопоставляем URL'ы с результатами

# Пример использования:
# urls = ["http://example.com", "http://google.com"]
# main(urls)

Сравнение подходов:

Выбор подхода зависит от характера задач и количества ядер процессора. Для большинства задач, связанных с большим количеством HTTP-запросов, асинхронное выполнение с aiohttp является наиболее эффективным решением.