在使用Python的aiohttp库进行爬虫开发时，控制并发数量是一个重要的环节，以避免对目标网站造成过大压力或触发反爬机制。以下是一些控制并发数量的方法和示例：

1. 使用Semaphore限制并发数：Semaphore（信号量）是一种同步工具，可以限制同一时刻执行特定操作的协程数量。例如，创建一个信号量sem = asyncio.Semaphore(5)，可以限制最多同时执行5个请求。

2. 合理设置ClientSession的TCPConnector：aiohttp的ClientSession可以配合TCPConnector使用，通过设置limit参数来控制并发连接数。如果不设置limit，默认情况下最大并发连接数为100。例如，创建ClientSession时使用connector=aiohttp.TCPConnector(limit=50)来限制最大并发连接数为50。

3. 利用asyncio.gather并发执行任务：在需要同时发起多个请求时，可以使用asyncio.gather来并发执行所有任务。例如，通过await asyncio.gather(*tasks)等待所有任务完成并返回结果。

4. 示例代码：以下是一个使用aiohttp和asyncio控制并发请求数量的示例代码：

   import asyncio
   import aiohttp
   
   async def fetch(url, session):
       async with session.get(url) as response:
           return await response.text()
   
   async def main(urls):
       semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # 限制最大并发数为10
       async with aiohttp.ClientSession() as session:
           tasks = [fetch(url, session) for url in urls]
           responses = await asyncio.gather(*(tasks))
           return responses
   
   urls = [...]  # 待爬取的URL列表
   responses = asyncio.run(main(urls))
   

5. 注意事项：在实际应用中，需要根据目标网站的反爬机制和服务器性能，合理设置并发数量，避免因并发过高导致请求被拒绝或IP被封禁。同时，要注意异常处理和请求超时设置，确保爬虫的稳定性和数据的准确性。

通过上述方法和示例，你可以在使用aiohttp进行爬虫开发时，有效地控制并发请求数量，提高爬虫的效率和稳定性。

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