解决方案：使用Python实现每秒并发100个请求
在实际开发中，我们经常需要处理大量的请求，而有时候需要同时处理多个并发请求。本文将介绍如何使用Python来实现每秒并发100个请求的解决方案，并以一个简单的示例来说明。
问题背景
假设我们有一个需求：需要从一个API接口中获取数据，但是这个接口每秒最多只能处理100个请求。我们需要找到一种方法来实现这个需求，以尽可能提高效率。
解决方案
为了实现每秒并发100个请求的目标，我们可以使用Python的多线程来实现。通过创建多个线程来同时发送请求，可以实现并发处理多个请求的效果。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python实现每秒并发100个请求：
import requests
import threading
import time
def make_request(url):
response = requests.get(url)
print(response.text)
url = "
# 创建100个线程并发请求
threads = []
for _ in range(100):
thread = threading.Thread(target=make_request, args=(url,))
threads.append(thread)
start_time = time.time()
# 启动所有线程
for thread in threads:
thread.start()
# 等待所有线程完成
for thread in threads:
thread.join()
end_time = time.time()
print(f"总耗时: {end_time - start_time} 秒")
在上面的示例中，我们首先定义了一个函数make_request来发送请求，并创建了100个线程来同时发送请求。然后启动所有线程，并等待它们完成。最后输出总耗时。
甘特图
下面是一个简单的甘特图，展示了每个线程发送请求的时间轴：
gantt
title 并发请求甘特图
section 请求1
任务1: 0, 1
任务2: 0, 1
任务3: 0, 1
任务4: 0, 1
任务5: 0, 1
任务6: 0, 1
任务7: 0, 1
任务8: 0, 1
任务9: 0, 1
任务10: 0, 1
任务11: 0, 1
任务12: 0, 1
任务13: 0, 1
任务14: 0, 1
任务15: 0, 1
任务16: 0, 1
任务17: 0, 1
任务18: 0, 1
任务19: 0, 1
任务20: 0, 1
任务21: 0, 1
任务22: 0, 1
任务23: 0, 1
任务24: 0, 1
任务25: 0, 1
任务26: 0, 1
任务27: 0, 1
任务28: 0, 1
任务29: 0, 1
任务30: 0, 1
任务31: 0, 1
任务32: 0, 1
任务33: 0, 1
任务34: 0, 1
任务35: 0, 1
任务36: 0, 1
任务37: 0, 1
任务38: 0, 1
任务39: 0, 1
任务40: 0, 1
任务41: 0, 1
任务42: 0, 1
任务43: 0, 1
任务44: 0, 1
任务45: 0, 1
任务46: 0, 1
任务47: 0, 1
任务48: 0, 1
任务49: 0, 1
任务50: 0, 1
任务51: 0, 1
任务52: 0, 1
任务53: 0, 1
任务54: 0, 1
任务55: 
