python多线程并行请求接口示例

当然可以，以下是一个简单的 Python 多线程并行请求接口的示例代码：

import requests
import threading

def request_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

# 请求接口地址列表
urls = ['https://www.example.com/api/1', 'https://www.example.com/api/2', 'https://www.example.com/api/3']

# 开启多线程并行请求接口
threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=request_url, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有多线程执行完成
for thread in threads:
    thread.join()

以上代码中，我们首先定义了一个 `request_url` 函数来请求指定的接口，并输出整个响应内容。然后定义了一个接口地址列表 `urls`，其中包含了需要请求的多个接口地址。接着我们使用 `threading` 模块开启多线程，并使用 `request_url` 函数请求接口，从而实现并行请求。最后，我们使用 `join()` 函数等待所有多线程执行完成。

相关问题

python 多线程并行

在 Python 中，可以使用多种方式实现多线程并行。其中最常用的是使用 threading 模块。以下是一个简单的示例代码：

import threading

def worker(num):
    """线程执行的任务"""
    print('Worker %d started' % num)
    # 执行任务
    print('Worker %d finished' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建 5 个线程
    threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(5)]
    # 启动所有线程
    for thread in threads:
        thread.start()
    # 等待所有线程执行完毕
    for thread in threads:
        thread.join()
    print('All threads finished')

在上面的代码中，我们首先定义了一个 worker 函数，该函数表示线程需要执行的任务。然后在主程序中创建 5 个线程，每个线程都执行 worker 函数，并传入不同的参数。接着启动所有线程，等待所有线程执行完毕，最后输出“所有线程执行完毕”的提示信息。

除了 threading 模块，Python 还提供了其他的多线程并行库，例如 multiprocessing、concurrent.futures 等。这些库都可以用来实现多线程并行，不同的库适用于不同的场景，具体使用哪个库需要根据实际情况来选择。

Python多线程并行计算

在 Python 中，可以使用 `threading` 模块来实现多线程并行计算。下面是一个示例代码：

import threading

def worker(num):
    """线程要执行的任务"""
    print(f"Worker {num} is starting...")
    # do something
    print(f"Worker {num} is finished.")

# 创建 5 个线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("All workers have finished.")

在上面的代码中，我们定义了一个 `worker` 函数，它会被多个线程并行执行。然后我们创建了 5 个线程并启动它们，最后等待所有线程执行完毕。注意：`join` 方法会阻塞当前线程，直到被调用的线程执行完毕。

如果你想更好地利用多核 CPU，可以使用 `multiprocessing` 模块来实现多进程并行计算，它的使用方式与 `threading` 模块类似。