11 Repos
Sends multiple HTTP requests concurrently using thread-based or event-driven mechanisms to reduce total wait time.
Distinct from Request Execution: Distinct from Request Execution: focuses on concurrent dispatch of multiple requests, not single request execution.
Explore 11 awesome GitHub repositories matching networking & communication · Parallel Request Executions. Refine with filters or upvote what's useful.
Subfinder is a passive subdomain enumeration tool and DNS discovery utility designed to identify valid subdomains and hostnames associated with a specific organization or domain. It functions as a passive reconnaissance tool, gathering information about target domains by querying online databases without sending network traffic to the target infrastructure. The tool utilizes a pluggable provider architecture to separate discovery logic into independent modules, allowing for the integration of multiple passive-source APIs. It employs a concurrent-worker request model to execute network request
Implements parallel HTTP request execution to accelerate the discovery of subdomains across multiple providers.
The AWS SDK for PHP is a software development kit that provides HTTP client classes for every supported Amazon Web Service, enabling PHP applications to send authenticated requests and receive structured, typed response objects. It includes a credential resolution chain that automatically locates credentials from environment variables, instance profiles, or configuration files, and supports promise-based asynchronous execution for running multiple API calls concurrently to improve throughput. The SDK distinguishes itself through a middleware pipeline architecture that allows interception and
Sends multiple AWS API requests concurrently using promises to reduce total wall-clock time.
Faraday is an HTTP client library for Ruby that sends requests and processes responses through a middleware pipeline with pluggable adapters. Its core identity is built around a middleware-pipeline architecture where HTTP requests and responses flow through a chain of components that can modify, log, or transform data before reaching the backend, combined with an adapter-based backend abstraction that delegates HTTP execution to interchangeable backends like Net::HTTP or Typhoeus. The library distinguishes itself through a parallel-execution engine that dispatches multiple HTTP requests concu
Sending multiple HTTP requests concurrently to reduce total wait time in network-bound applications.
TBomb ist ein Kommandozeilen-Utility für Linux- und Android-Geräte, das speziell für Multithreaded-Bulk-Messaging und Call-Bombing entwickelt wurde. Es fungiert als API-basiertes Messaging-Tool, das mehrere Drittanbieter-Schnittstellen integriert, um große Mengen automatisierter Textnachrichten und Telefonanrufe an Zielnummern zu senden. Das Tool nutzt die gleichzeitige Ausführung von Anfragen, um die Geschwindigkeit und das Volumen der zugestellten Kommunikation zu erhöhen. Es ermöglicht die Integration neuer Messaging- oder Calling-Dienstanbieter über externe Konfigurationsdateien, was Updates der Service-Endpunkte ohne Änderung der Kernlogik ermöglicht. Das System deckt automatisiertes Call-Flooding, Bulk-SMS-Automatisierung und API-Delivery-Speed-Testing ab. Es enthält ein CLI zur Verarbeitung von Zielnummern und Nachrichtenanzahlen sowie Utilities für automatische App-Updates und Remote-Versionssynchronisation.
Executes multiple network requests simultaneously to increase the volume and speed of delivered messages.
next-learn ist eine Sammlung von Bildungsressourcen und Referenzimplementierungen für den Aufbau von Full-Stack-Webanwendungen. Sie dient als Lernressource und Tutorial für das Next.js-Framework und bietet Starter-Code sowie Beispielprojekte, die Server-Side-Rendering und das React-basierte Ökosystem demonstrieren. Das Projekt bietet ein Full-Stack-Web-Template, das eine vollständige Implementierung von Datenbankintegration, Nutzerauthentifizierung und serverseitiger Logik zeigt. Es enthält Referenzbeispiele für die Optimierung der Web-Performance, insbesondere die Demonstration der Verwendung von Server Components, Server Actions und dynamischem Routing. Die Codebasis deckt ein breites Spektrum an Full-Stack-Funktionen ab, einschließlich Datenmanagement durch serverseitige Abfragen und Mutationen, identitätsbasierter Zugriffskontrolle mittels Route-Guards und Navigationsarchitektur unter Verwendung von Dateisystem-Routing. Sie implementiert zudem verschiedene Rendering-Strategien, Asset-Optimierung für Bilder und Schriftarten sowie UI-Styling.
Implements parallel data requesting to prevent sequential waterfalls during server-side rendering.
Dieses Projekt ist ein PHP-Kompatibilitäts-Polyfill, das entwickelt wurde, um Kernfunktionen und Konstanten von PHP 7.2 auf ältere Versionen der Sprache zurückzuportieren. Es dient als Erweiterung der PHP-Standardbibliothek und als Version-Backport und bietet eine Kompatibilitätsschicht, die Lücken im PHP-Kern füllt, um ein konsistentes Verhalten über verschiedene Umgebungen hinweg sicherzustellen. Die Bibliothek ermöglicht die Portabilität von Code über Versionen hinweg durch die Implementierung fehlender Standardbibliotheksfunktionen, wodurch neuere Sprachfeatures auf älteren PHP-Umgebungen ausgeführt werden können. Dies stellt sicher, dass Anwendungen eine konsistente Schnittstelle beibehalten und mit aktuellen Bibliotheken kompatibel bleiben, selbst wenn sie auf veralteten Versionen ausgeführt werden.
Sends multiple HTTP requests in parallel and processes responses as they arrive.
Grequests ist ein asynchroner HTTP-Client und Wrapper für die Requests-Bibliothek, der Gevent-Coroutinen verwendet, um mehrere Netzwerkanfragen gleichzeitig auszuführen. Er nutzt einen nicht-blockierenden Connection-Pool, um gleichzeitige ausgehende Anfragen zu verwalten und den Durchsatz im Vergleich zur sequenziellen Ausführung zu verbessern. Die Bibliothek bietet einen asynchronen Response-Generator, der HTTP-Antworten zurückgibt, sobald sie abgeschlossen sind, anstatt auf das Ende eines gesamten Batches zu warten. Sie bietet einen Mechanismus zur Begrenzung der Anzahl aktiver Verbindungen, um den Ressourcenverbrauch zu steuern und eine Überlastung der Zielserver zu verhindern. Das Projekt deckt Funktionen für das Batch-Request-Management, hochvolumiges Data Scraping und gleichzeitiges API-Polling ab. Es unterstützt das Streaming großer Antwort-Bodies, um den Speicherverbrauch gering zu halten, und verwaltet Netzwerk-Timeouts sowie Verbindungsfehler durch das Injizieren von Fehlerzuständen in die Antwortliste.
Sends multiple HTTP requests concurrently using Gevent to reduce total wait time.
Grequests ist ein asynchroner HTTP-Batcher und eine auf Gevent basierende Client-Bibliothek, die verwendet wird, um große Mengen von Netzwerkanfragen gleichzeitig auszuführen. Er fungiert als Wrapper für gleichzeitige Anfragen für die Requests-Bibliothek und ermöglicht nicht-blockierende Operationen, um die Wartezeit auf Serverantworten zu reduzieren. Das Projekt bietet ein Task-Pool-Ausführungsmodell für Batch-Netzwerkoperationen, wie z. B. hochperformantes Web Scraping und API-Polling. Es kann Antworten über einen Generator streamen, sobald sie eintreffen, was eine sofortige Datenverarbeitung ermöglicht, ohne auf den Abschluss des gesamten Batches warten zu müssen. Die Bibliothek deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich der Verwaltung gleichzeitiger HTTP-Anfragen und der Behandlung von Request-Exceptions während der Batch-Ausführung.
Sends multiple HTTP requests concurrently using a task pool to reduce total wait time compared to sequential processing.
Haxl is a Haskell library and remote service request orchestrator designed for coordinating concurrent data fetching, request batching, and caching across multiple remote service providers. It functions as a framework for retrieving data from external databases and web services while minimizing network round trips. The project distinguishes itself through an applicative-based request batching system that groups multiple individual data requests into single calls to reduce network overhead. It employs an asynchronous parallel request scheduler to execute independent requests concurrently and u
Executes multiple data requests in parallel to retrieve results from different sources simultaneously.
RxJavaSamples ist eine Sammlung von Referenzimplementierungen und praktischen Anleitungen zur Anwendung reaktiver Muster auf asynchrones Networking und State-Management. Sie bietet Code-Demonstrationen für die Integration reaktiver Streams mit Retrofit, um Netzwerkanfragen auf nicht-blockierende Weise zu verarbeiten. Das Projekt konzentriert sich auf asynchrone Muster für das Management von API-Aufrufen, einschließlich der Kombination konkurrierender Streams und der Verwendung von Subjects zum Caching emittierter Werte für das State-Management. Es demonstriert spezifisch, wie automatisierte Workflows zur Token-Aktualisierung implementiert werden, um authentifizierte Sitzungen ohne Unterbrechung des Nutzers aufrechtzuerhalten. Das Repository deckt breitere Fähigkeiten in der Request-Orchestrierung ab, wie das Sequenzieren abhängiger Netzwerkaufrufe und das Aggregieren mehrerer paralleler Anfragen in einzelne Antwortobjekte. Es enthält zudem Implementierungen für die Formatierung von Antwortdaten und adapterbasiertes Mapping von API-Antworten in strukturierte Java-Objekte.
Provides mechanisms to execute multiple network requests concurrently to reduce total wait time.
This repository serves as an educational resource for implementing asynchronous programming patterns in Android applications using Kotlin Coroutines and Flow. It provides a collection of practical examples and unit tests designed to demonstrate how to manage background tasks, concurrent network requests, and reactive data streams while maintaining a responsive user interface. The project focuses on structured concurrency, offering patterns for organizing tasks into hierarchical scopes that automatically propagate cancellation and lifecycle signals. It emphasizes the integration of lifecycle-a
Executes multiple network operations in parallel to reduce wait times and improve responsiveness.