futures = [executor.submit(slow_operation, i) for i in range(10)] # 1. done() 检查任务是否完成 print("检查第一个任务是否完成:", futures[0].done()) # 2. 使用 wait() 等待部分任务完成 done, not_done = wait(futures, return_when=FIRST_COMPLETED) print(f"完成的任务数: {len(done)}...
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completedimporttimedefdo_something(seconds):print(f'休眠{seconds}秒')time.sleep(seconds)return'休眠完毕'start_time=time.perf_counter()executor=ThreadPoolExecutor()results=[executor.submit(do_something,1)foriinrange(10)]forfinas_completed(results):print(...
如果 future 对象已经完成或已取消,fn会被立即调用。 concurrent.futures.as_completed(fs,timeout=None) 等待fs 实例们执行,每个 future 实例执行完毕,都会返回 future。fs要是可迭代对象 importconcurrent.futuresimporttimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeftest(n): time.sleep(n)print(f"sleep{n}s...
concurrent.futures.as_completed（futures完成或者取消时会yield该任务）。
for fut in concurrent.futures.as_completed(futs): # as_conpleted可以处理 futures,并返回执行完毕的 future try: print(f"result is {fut.result()}") # 打印 future 执行结果 except Exception as exc: print(exc) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
FIRST_COMPLETED 函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。 FIRST_EXCEPTION 函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 ALL_COMPLETED。 ALL_COMPLETED 函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。 concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None) Returns an iterator over th...
futures_as_completed.py 运行效果 [root@ mnt]# python3 futures_as_completed.py main: 开始 main: result:(5,0.5) main: result:(4,0.4) main: result:(3,0.3) main: result:(1,0.1) main: result:(2,0.2) 4、Future回调之futures.add_done_callback() ...
concurrent.futures.wait(futures)用法 concurrent.futures.wait(futures)是 Python 中concurrent.futures模块提供的一个函数,用于等待一组Future对象的完成。Future对象通常用于表示异步操作的结果。 具体用法如下: from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed def my_function(arg): # some ...
concurrent.futures 是 3.2 中引入的新模块,它为异步执行可调用对象提供了高层接口。 可以使用 ThreadPoolExecutor 来进行多线程编程,ProcessPoolExecutor 进行多进程编程,两者实现了同样的接口,这些接口由抽象类 Executor 定义。 这个模块提供了两大类型,一个是执行器类 Executor,另一个是 Future 类。
for future in concurrent.futures.as_completed(futures): print(future.result()) print ("Thread pool execution in " + str(time.time() - start_time_1), "seconds") # 进程池 start_time_2 = time.time() with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor: ...