- Katılım
- 9 Haziran 2025
- Mesajlar
- 66
- Çözümler
- 1
- Tepkime puanı
- 0
- Puan
- 6
- Konum
- Türkiye
- Web sitesi
- akisforum.com
Python ile Çoklu Thread (Threading) Kullanarak Sürekli Veri İşleme
Thread Nedir ve Neden Kullanılır?
Normalde Python kodları satır satır çalışır.
Ama bazen aynı anda birden fazla işlem yapmak isteriz:
- Bir yandan veri çek
- Diğer yandan dosyaya kaydet
- Aynı anda farklı sitelere istek at...
İşte burada devreye threading girer.
Thread, aynı program içinde birden fazla işi paralel yürütmeni sağlar.
Kullanılan Modüller
Çoklu Thread ile API'den Veri Çekme Örneği
Bu örnekte her thread farklı bir URL'ye veri çekecek:
Açıklama:
- Her URL için ayrı bir thread başlatılıyor
- Tüm thread'ler eşzamanlı çalışıyor
- Hatalar try-except ile yönetiliyor
- Sürekli çalışması için sonsuz döngüde (`while True`)
Nerelerde Kullanılır?
- Birden fazla API'den veri çekmek
- Paralel request atmak (örneğin: like/view botlar)
- Loglama ve işleme işlemlerini aynı anda yapmak
- Veri toplama/senkronizasyon sistemleri
Sonuç:
Threading, özellikle botlar, scrapperlar ve paralel çalışan sistemlerde çok kritik bir araçtır.
Yukarıdaki örnekle hızlı ve çok yönlü bir altyapı oluşturabilirsin.
İlerleyen konularda bu yapıların üzerine queue (iş listesi), proxy rotasyonu, session yönetimi gibi gelişmiş sistemler de ekleyebiliriz.
Daha Fazla Oku:

Normalde Python kodları satır satır çalışır.
Ama bazen aynı anda birden fazla işlem yapmak isteriz:
- Bir yandan veri çek
- Diğer yandan dosyaya kaydet
- Aynı anda farklı sitelere istek at...
İşte burada devreye threading girer.
Thread, aynı program içinde birden fazla işi paralel yürütmeni sağlar.

- `threading` — Paralel çalışan işlemler için
- `requests` — Veri çekmek için
- `time` — Bekleme süreleri için

Bu örnekte her thread farklı bir URL'ye veri çekecek:
Python:
import threading
import requests
import time
def veri_cek(url):
while True:
try:
response = requests.get(url)
print(f"{url} → {response.status_code}")
time.sleep(3)
except Exception as e:
print(f"{url} → Hata:", e)
time.sleep(5)
url_listesi = [
"https://jsonplaceholder.typicode.com/posts",
"https://jsonplaceholder.typicode.com/comments",
"https://jsonplaceholder.typicode.com/users"
]
for url in url_listesi:
t = threading.Thread(target=veri_cek, args=(url,))
t.start()

- Her URL için ayrı bir thread başlatılıyor
- Tüm thread'ler eşzamanlı çalışıyor
- Hatalar try-except ile yönetiliyor
- Sürekli çalışması için sonsuz döngüde (`while True`)

- Birden fazla API'den veri çekmek
- Paralel request atmak (örneğin: like/view botlar)
- Loglama ve işleme işlemlerini aynı anda yapmak
- Veri toplama/senkronizasyon sistemleri

Threading, özellikle botlar, scrapperlar ve paralel çalışan sistemlerde çok kritik bir araçtır.
Yukarıdaki örnekle hızlı ve çok yönlü bir altyapı oluşturabilirsin.
İlerleyen konularda bu yapıların üzerine queue (iş listesi), proxy rotasyonu, session yönetimi gibi gelişmiş sistemler de ekleyebiliriz.

-
Bu bağlantı ziyaretçiler için gizlenmiştir. Görmek için lütfen giriş yapın veya üye olun.
-
Bu bağlantı ziyaretçiler için gizlenmiştir. Görmek için lütfen giriş yapın veya üye olun.
-
Bu bağlantı ziyaretçiler için gizlenmiştir. Görmek için lütfen giriş yapın veya üye olun.