as_completed函数是concurrent.futures模块中的一个函数,它可以帮助我们重新启动线程并处理线程的返回结果。 下面是一个使用as_completed函数的示例代码: importconcurrent.futuresimportrequestsdefdownload_file(url):# 下载文件的逻辑response=requests.get(url)returnresponse.content# 创建多线程池withconcurrent.futures.Thr...
- 异常处理:as_completed() 中可以逐个任务捕获异常,而 gather() 需要统一处理异常(除非设置 return_exceptions=True)。 - 超时行为:两者都可以通过 timeout 参数来设置超时,但超时后的行为不同,as_completed() 可以继续迭代完成的任务,而 gather() 会抛出 TimeoutError。 应用场景 使用as_completed() 的场景可...
可见主线程浪费了一秒,而用as_completed则是如下情况 withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor: start_t = time.time() futs = [executor.submit(sleeper, secs)forsecsintimes]forfutinconcurrent.futures.as_completed(futs):#模拟对fut。result()操作所需时间time.sleep(1)print(fut...
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在阅读了相当多关于 asyncio 的内容之后(我对它完全是菜鸟),我已经成功编写了一些简单的程序来完成我想要它们做的事情。然而,我对 as_completed...
Python中的futures.as_completed是一个函数,它返回一个迭代器,该迭代器在给定的一组Future对象中完成时产生结果。当某个Future对象出现错误时,as_completed函数不会停止响应,而是继续处理其他Future对象。 futures.as_completed的使用场景通常是在需要并发执行多个任务的情况下。它可以帮助我们在任务完成时立即处理结...
as_completed设置一个回调，以在将来完成时触发，从而针对收到的所有将来执行此操作。（add_done_call...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait import time # # def task(name): # print('task: %s'%name) local_data=threading.local() local_data.name='local__data' class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,event): super().__init__() self.event=event ...
包括concurrent.futures.wait（返回futures实例的运行情况）、concurrent.futures.as_completed（futures完成...
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