我有一个csv文件，其中包含我希望从Yahoo Finance中提取的符号列表。（其中约3000个）
df = pandas.read_csv('ticker_file.csv')
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime.today()
for each_code in df['Symbol']: # got it from pandas website "Remote Data Access"
get_prices = web.DataReader(each_code, 'yahoo', start, end)
get_prices.to_csv(each_code + '.csv')
将其拉出symbol并保存到大约需要2.5-3秒csv。
我想知道，是否有可能/更快地使用多处理/超线程来加快此过程？
您可以非常轻松地使用多进程工作池。看一下https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html和给出的第一个示例（使用5个工人的池）。它看起来像这样：
def f(each_code):
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime.today()
get_prices = web.DataReader(each_code, 'yahoo', start, end)
get_prices.to_csv(each_code + '.csv')
p = Pool(20)
p.map(f, df['Symbol'])
无法确定是否会加快速度。只要网站不抱怨，它就可能会这样做。
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