有两个api 如何并发的调用这两个api

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作者:

@小白创作中心

有两个api 如何并发的调用这两个api

引用

来源

https://docs.pingcode.com/baike/2711908

要并发调用两个API，可以使用多线程、异步编程或并行处理来实现。这可以显著提高效率和性能，因为多个API请求可以同时进行而不是顺序执行。以下将详细介绍如何使用Python中的多线程和异步编程来实现这一目标。

一、多线程实现

1.1、什么是多线程

多线程是指在一个程序中可以运行多个线程，每个线程可以并行地执行任务。Python的
threading
模块提供了多线程的支持，可以在不改变程序逻辑的情况下显著提高程序的执行效率。

1.2、如何使用多线程调用API

通过使用
threading
模块，我们可以创建多个线程来并发地调用API。下面是一个简单的示例代码：

import threading
import requests  

## **定义API调用函数**  
def call_api(url):  
    response = requests.get(url)  
    print(f'Response from {url}: {response.status_code}')  

## **定义两个API的URL**  
api_url_1 = 'https://api.example.com/endpoint1'  
api_url_2 = 'https://api.example.com/endpoint2'  

## **创建线程**  
thread1 = threading.Thread(target=call_api, args=(api_url_1,))  
thread2 = threading.Thread(target=call_api, args=(api_url_2,))  

## **启动线程**  
thread1.start()  
thread2.start()  

## **等待所有线程完成**  
thread1.join()  
thread2.join()

在上述代码中，我们定义了一个
call_api
函数来调用API，并创建了两个线程分别调用不同的API。通过
start
方法启动线程，并使用
join
方法等待线程完成。

二、异步编程实现

2.1、什么是异步编程

异步编程是一种编程范式，通过使用
async
和
await
关键字，可以编写出非阻塞的代码。Python的
asyncio
模块提供了对异步编程的支持，能够显著提高I/O密集型任务的执行效率。

2.2、如何使用异步编程调用API

通过使用
asyncio
和
aiohttp
库，我们可以并发地调用多个API。下面是一个示例代码：

import asyncio
import aiohttp  

## **定义异步API调用函数**  
async def call_api(session, url):  
    async with session.get(url) as response:  
        status = response.status  
        print(f'Response from {url}: {status}')  

## **定义主函数**  
async def main():  
    api_url_1 = 'https://api.example.com/endpoint1'  
    api_url_2 = 'https://api.example.com/endpoint2'  

    async with aiohttp.ClientSession() as session:  
        tasks = [  
            call_api(session, api_url_1),  
            call_api(session, api_url_2)  
        ]  

        await asyncio.gather(*tasks)  

## **运行主函数**  
asyncio.run(main())

在上述代码中，我们定义了一个异步函数
call_api
来调用API，并使用
asyncio.run
来运行主函数。通过
aiohttp.ClientSession
来创建HTTP会话，并使用
asyncio.gather
来并发地运行多个任务。

三、并行处理实现

3.1、什么是并行处理

并行处理是指同时执行多个任务，通常用于利用多核CPU的计算能力。Python的
multiprocessing
模块提供了并行处理的支持，可以在多个进程中并行地执行任务。

3.2、如何使用并行处理调用API

通过使用
multiprocessing
模块，我们可以创建多个进程来并发地调用API。下面是一个示例代码：

import multiprocessing
import requests  

## **定义API调用函数**  
def call_api(url):  
    response = requests.get(url)  
    print(f'Response from {url}: {response.status_code}')  

## **定义两个API的URL**  
api_url_1 = 'https://api.example.com/endpoint1'  
api_url_2 = 'https://api.example.com/endpoint2'  

## **创建进程**  
process1 = multiprocessing.Process(target=call_api, args=(api_url_1,))  
process2 = multiprocessing.Process(target=call_api, args=(api_url_2,))  

## **启动进程**  
process1.start()  
process2.start()  

## **等待所有进程完成**  
process1.join()  
process2.join()

在上述代码中，我们定义了一个
call_api
函数来调用API，并创建了两个进程分别调用不同的API。通过
start
方法启动进程，并使用
join
方法等待进程完成。

四、选择合适的方式

4.1、性能对比

多线程：适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。虽然Python的GIL（全局解释器锁）限制了CPU密集型任务的多线程性能，但对网络请求的影响较小。
异步编程：适用于I/O密集型任务，尤其是需要处理大量并发请求的场景。异步编程可以显著提高程序的并发性能，降低资源消耗。
并行处理：适用于CPU密集型任务，如计算密集型算法、多核CPU的利用等。并行处理可以充分利用多核CPU的计算能力，提高程序的执行效率。