Python 如何将多线程应用于此循环和api调用以缩短运行时间？

我正试图利用多线程技术使代码运行得更快，并以非顺序方式调用API。有人对我如何实施它有什么想法吗

# START RSI LOOP
start_time = time.time()
i = 0

for s in Stock:
    
    
    RSI_url = "https://www.alphavantage.co/query?function=RSI&symbol=" + s + "&interval=daily&time_period=14&series_type=close&apikey=" + Token + "&datatype=csv"
    rsi=pd.read_csv(RSI_url,usecols= [1],nrows = 1)
    
    #print(rsi)
    #print(rsi.loc[i,'RSI'])
    
    df.loc[s,'RSI']=rsi.loc[i,'RSI']
    
    i == i + 1
    
    
print(((time.time() - start_time)/60))

你应该使用图书馆。有一些很好的例子，例如：

导入异步IO
导入时间
异步定义在（延迟，什么）之后说：
等待异步睡眠（延迟）
打印（什么）
异步def main（）：
打印（f“开始于{time.strftime（'%X'）}”）
等待在（1，‘你好’）之后说
等待在（2，‘世界’）之后说
打印（f“在{time.strftime（'%X'）}完成”）
asyncio.run（main（））

您可以使用

ThreadPoolExecutor

：

from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor


def get_rsi(stock):
    rsi_url = (
        "https://www.alphavantage.co/query"
        "?function=RSI"
       f"&symbol={stock}"
        "&interval=daily"
        "&time_period=14"
        "&series_type=close"
       f"&apikey={token}"
        "&datatype=csv"
    )
    rsi = pd.read_csv(rsi_url, usecols=[1], nrows=1)
    return stock, rsi


with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as ex:
    for stock, rsi in ex.map(get_id, stocks):
        df.loc[stock, 'RSI'] = rsi.loc[i, 'RSI']
        i = i + 1

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谢谢，我会试试看，看看文档