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Le multi-threading est un concept de programmation populaire qui permet à un programme d'exécuter simultanément plusieurs threads, ce qui permet une exécution plus rapide et une amélioration des performances. Ce concept est largement utilisé dans diverses applications, en particulier lorsque plusieurs tâches doivent être effectuées simultanément.
Dans ce blog, nous explorerons le concept de multi-threading en Python et comment il peut être utilisé pour appeler l'API Minelead. Nous aborderons les bases du multi-threading, ses avantages et comment l'implémenter en Python.
Exigences :
Module Requests installé à l'aide de pip install requests
Clé API de Minelead
Comprendre ce qu'est une API et comment l'utiliser
Plan :
Le multi-threading est un processus d'exécution simultanée de plusieurs threads au sein d'un seul programme. Chaque thread fonctionne indépendamment et peut exécuter différentes parties du programme en même temps. Cela permet une exécution plus rapide et une amélioration des performances, en particulier lorsqu'il s'agit de tâches chronophages.
Il existe deux types de multi-threading :
Le threading de niveau utilisateur : Dans ce type de multi-threading, le système d'exploitation ne gère pas les threads. Les threads sont gérés par l'utilisateur et le système d'exploitation ne fournit qu'une prise en charge de base.
Le threading de niveau noyau : Dans ce type de multi-threading, le système d'exploitation est responsable de la gestion des threads. Les threads sont programmés et gérés par le système d'exploitation, ce qui permet une gestion plus efficace et des performances améliorées.
Avantages du multi-threading :
Amélioration des performances : Le multi-threading permet au programme d'exécuter plusieurs tâches simultanément, ce qui entraîne une exécution plus rapide et une amélioration des performances.
Meilleure utilisation des ressources : Le multi-threading permet une meilleure utilisation des ressources du système, telles que le processeur et la mémoire, car plusieurs tâches peuvent être exécutées simultanément.
Amélioration de la réactivité : Le multi-threading peut améliorer la réactivité d'une application en permettant l'exécution simultanée de plusieurs tâches.
Augmentation du parallélisme : Le multi-threading permet une augmentation du parallélisme, ce qui peut conduire à de meilleures performances et à une évolutivité accrue.
Implémentation du multi-threading en Python : Python fournit un module appelé 'threading' qui permet le multi-threading en Python. Le module 'threading' fournit plusieurs classes et méthodes pour créer et gérer des threads en Python.
Pour créer un thread en Python, vous pouvez utiliser la classe 'Thread' du module 'threading'. Cette classe prend une fonction en argument et crée un nouveau thread qui exécute cette fonction. Pour démarrer le thread, vous devez appeler la méthode 'start' de la classe 'Thread'.
Dans la section précédente, nous avons appris le concept de multi-threading et comment l'implémenter en Python en utilisant le module 'threading'. Dans cette section, nous verrons comment le multi-threading peut être utilisé pour effectuer des appels API.
Effectuer des appels API est une tâche courante dans de nombreuses applications et cela peut souvent prendre du temps. En utilisant le multi-threading, vous pouvez effectuer plusieurs appels API simultanément, ce qui permet une exécution plus rapide et une amélioration des performances.
Voici un exemple de la façon dont vous pouvez utiliser le multi-threading en Python pour effectuer des appels API à l'API Minelead :
import threading
import requests
api_url = 'https://api.minelead.io/v1/search/?'
api_key = '<Your Api Key Goes Here>'
domains = ['google.com','amazon.com','tesla.com','minelead.io']
def get_data(domain):
response = requests.get(f'{api_url}domain={domain}&key={api_key}').json()
print(response)
threads = []
for domain in domains:
thread = threading.Thread(target=get_data, args=(domain,))
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads:
thread.join()
Dans cet exemple, nous utilisons le module 'requests' pour effectuer les appels d'API. La méthode 'requests.get' est utilisée pour effectuer une requête GET à l'API, et la réponse est imprimée.
Nous avons une liste de noms de domaines que nous voulons passer comme argument pour la recherche dans l'API minelead, et pour chaque nom de domaine, nous créons un nouveau thread qui exécute la fonction 'get_data'. La fonction 'get_data' prend un domaine en argument et effectue une requête GET à l'API en utilisant la méthode 'requests.get'.
Après avoir créé les threads, nous les démarrons en utilisant la méthode 'start', puis nous les ajoutons à la liste 'threads'.
Enfin, nous utilisons la méthode 'join' pour attendre que tous les threads soient terminés. La méthode 'join' bloque l'exécution du thread principal jusqu'à ce que le thread spécifié soit terminé.
Voilà comment vous pouvez utiliser le multi-threading pour effectuer des appels d'API en Python. En effectuant plusieurs appels d'API simultanément, vous pouvez améliorer considérablement les performances et la réactivité de votre application.
Dans cette section, nous avons vu comment utiliser le multi-threading pour effectuer des appels d'API en Python. En utilisant le multi-threading, vous pouvez effectuer plusieurs appels d'API simultanément, ce qui se traduit par une exécution plus rapide et une meilleure performance. Il s'agit d'une technique importante que vous pouvez utiliser dans vos propres applications pour améliorer les performances et la réactivité.
Dans ce blog, nous avons couvert le sujet du multi-threading en Python, et comment il peut être utilisé pour effectuer des appels d'API. Nous avons discuté du concept de multi-threading et de son fonctionnement, et avons également fourni un exemple de la façon d'implémenter le multi-threading en Python en utilisant le module 'threading'.
Le multi-threading est une technique importante qui peut améliorer considérablement les performances et la réactivité de vos applications. En effectuant plusieurs appels d'API simultanément, vous pouvez réduire
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