Как сделать более быстрые вызовы API в Python

При извлечении данных из Интернета большая часть данных обычно тратится на ожидание ответов сервера. Чтобы выдавать большое количество запросов и получать ответы как можно быстрее, правильным подходом является параллельная выдача нескольких запросов. Чтобы быть максимально эффективным, вы должны найти правильный баланс между большим количеством параллельных запросов и регулированием (или занесением в черный список) удаленной службой.

В вашем коде вы создаете столько потоков, сколько есть запросов. В общем, вы хотели бы ограничить количество потоков и повторно использовать потоки после того, как они выполнили запрос, чтобы сэкономить ресурсы. Это называется пулом потоков.

Поскольку вы используете Python, другой более легкой альтернативой нескольким потокам является выполнение параллельных задач ввода-вывода с использованием asyncio в Python. Примеры реализации параллельных запросов с использованием пула потоков или asyncio показаны в этом ответе Stack Overflow.

Обновлено: вот адаптированный пример из вашего кода с использованием asyncio:

import asyncio
from aiohttp import ClientSession

stocks = ['ACC','ADANIENT','ADANIGREEN','ADANIPORTS','ADANITRANS','AMBUJACEM','ASIANPAINT','ATGL','BAJAJ-AUTO','BAJAJHLDNG']

async def fetch_price(session, stock, start_unix, end_unix, interval):
    url = f'https://priceapi.moneycontrol.com/techCharts/indianMarket/stock/history?symbol = {stock}&resolution = {interval}&from = {start_unix}&to = {end_unix}'
    async with session.get(url) as resp:
        data = await resp.json()
        return stock, data['c']

async def main():
    start_unix = 1669794745
    end_unix = start_unix + 1800
    interval = 1
    async with ClientSession() as session:
        tasks = []
        for stock in stocks:
            tasks.append(loop.create_task(
                fetch_price(session, stock, start_unix, end_unix, interval)
            ))
        prices = await asyncio.gather(*tasks)
    print(prices)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())