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可以是使用python的多线程处理方法，同时启用100个线程处理任务。
要实现FastAPI并发同时处理100个耗时请求，可以借助异步编程和多线程的技术。在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。
使用async/await关键字定义异步函数，用于处理耗时的请求。在这些函数内部，可以使用await关键字来暂停当前的异步函数，等待其他耗时操作完成。 使用asyncio模块创建一个事件循环，用于管理并发的异步任务。
多线程在适当的情况下可以提高Python程序的执行效率，但在特定场景下需要注意并发性、资源竞争和线程安全等问题。
只要在进行耗时的IO操作的时候，能释放GIL，这样也还是可以提升运行效率的嘛。或者说再差也不会比单线程的效率差吧。理论上是这样，而实际上呢？Python比你想的更糟。下面我们就对比下Python在多线程和单线程下得效率对比。
相比单线程程序，多线程程序可以大大提高程序的效率和响应速度。下面我们来看看多线程的几个主要作用：提高程序的运行效率在单线程程序中，如果需要处理多个任务，需要依次完成所有任务，这会消耗大量的时间。
所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。
要用到内存，但是不需要用到磁盘，只要不用到磁盘即可，这样就不会和A冲突）。此时B就可以运行了。多线程提高效率此时A其实也在执行，只是相对于CPU而言，A没用到CPU，CPU认为它不在运行。效率就提高了。
Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池。
通过用户慢慢递增来进行性能压测，观察QPS（即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。
ThreadPoolExecutor 是 Executor 的子类，它使用线程池来异步执行调用。
ThreadPoolExecutor 的工作原理是，当有任务到来时，它会根据线程池的大小和任务的类型来决定是否创建新的线程来执行任务。如果线程池中没有可用的线程，则会创建新的线程。如果线程池已满，则会将任务放入队列中等待执行。
简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。
一句话总结就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他线程中的锁进行操作， RLock 只能由本线程进行操作。
用户级线程(User-Level Thread)和内核级线程(Kernel-Level Thread)，后者又称为内核支持的线程或轻量级进程。在多线程操作系统中，各个系统的实现方式并不相同，在有的系统中实现了用户级线程，有的系统中实现了内核级线程。
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。
使用asyncio包做并发编程并发与并行并发：一次处理多件事。并行：一次做多件事。并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。
首先在Window 上在安装 Python时，已经已经安装了默认的交互式编程客户端，提示窗口：在 python 提示符中输入以下文本信息，然后按 Enter 键查看运行效果。然后，通过脚本参数调用解释器开始执行脚本，直到脚本执行完毕。
Python中的多线程在特定情况下（如CPU密集型任务）可能并不能实现真正的并行执行，这是因为Python解释器的全局解释锁（GIL）限制了同一进程中多个线程的并行性。
但是python的线程不足够安全。同时它还有GIL的问题。线程的退出也不太容易。所以在python里经常用进程代替线程。但是如果并发内容太多，只能用多进程+多线程方式。总体来讲。只要用法正确。python的线程还是很可靠的。
有很多人认为Python中最大的bug是全局解释器锁（Global Interpreter Lock， GIL）。GIL是一种线程锁，在多线程程序中只允许一个线程执行Python字节码，限制了多线程程序的并行性能。
python并没有真正意义上的多线程，如果是计算型任务可以考虑多进程或者换个编程语言，如果是io型的python的多线程或者协程都可以。
python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。
其每次运行都要进行转换成字节码，然后再有虚拟机把字节码转换成机器语言，最后才能在硬件上运行，与编译性语言相比，其过程更复杂，性能肯定会受影响。
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