importtimeimportrandomfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,wait,FIRST_COMPLETEDdefslow_operation(task_id):"""模拟一个耗时的网络请求"""sleep_time=random.uniform(0.5,2)time.sleep(sleep_time)returnf"Task{task_id}completed in{sleep_time:.2f}seconds"defdemonstrate_future_features():withThreadPoo...
concurrent.futures 提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种可以平行处理任务的实现方法,ThreadPoolExecutor 是针对 Thread ( 执行绪 ),ProcessPoolExecutor 是针对 Process ( 程序 ),下方是 Thread 和 Process 的简单差异说明: import concurrent.futures 要使用 concurrent.futures 必须先 import concurrent.future...
我们在之前已经介绍过python的多进程/线程的一种使用(Python使用multiprocessing进行多线程和多进程操作),这里我们再介绍模块concurrent.futures,它是对线程池和进程池的一个高层抽象,它简化了异步执行任务的流程,而模块multiprocessing提供了更全面的进程创建和管理功能。需要执行的是简单的并行任务,并且希望有一个简单易用...
importtimeimportrandomfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETEDdefslow_operation(task_id):"""模拟一个耗时的网络请求"""sleep_time = random.uniform(0.5,2) time.sleep(sleep_time)returnf"Task{task_id}completed in{sleep_time:.2f}seconds"defdemonstrate_future_features():with...
Python内置的multiprocessing模块提供了多进程机制,这种机制很容易通过内置的concurrent.futures模块来使用,这可能就是我们要找的理想方案。这种方案可以启动许多条子进程(child process),这些进程是独立于主解释器的,它们有各自的解释器与相应的全局解释器锁,因此这些子进程可以平行地运行在CPU的各个核心上面。每条子进程都能...
在Python 多线程编程中,concurrent.futures模块提供了一个高层的接口来异步执行可调用对象。今天,我们将通过一个循序渐进的案例,深入了解如何使用这个强大的工具。 从一个模拟场景开始 假设我们需要处理一批网络请求。为了模拟这个场景,我们使用sleep来代表耗时操作: ...
第一次接触futures模块是在tornado中,tornado4.0版本使用futures频率很高,因为tornado本身的corouting的异步功能,是需要逻辑里面所调用的模块本身就支持异步才可以实现,而futures模块恰恰支持异步。在futures模块中,我们关心的是Executor和Future这两个类。 Executor是具体异步执行器的抽象基类,具有两个子类ThreadPoolExecutor和...
使用Python 3 的 concurrent.futures 模块进行并行工作相当容易,如下所示。 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: future_to = {executor.submit(do_work, input, 60): input for input in dictionary} for future in concurrent.futures.as_completed(future_to): data = fut...
Python并行计算主要通过两个库实现：multiprocessing和concurrent.futures。接下来，我们通过示例来直观了解这两个库。首先，考虑一个简单的平方函数square定义如下：它接收一个数字并返回其平方。在main函数中，创建进程池，其中包含4个进程。生成一些数字，使用pool.map函数并行计算这些数字的平方，最后打印结果...
concurrent.futures是Python标准库中一个用于异步执行可调用对象(函数、方法等)集合的模块。它提供了一个高级接口来实现对多线程和多进程编程的支持。 通过concurrent.futures模块,我们可以简化并发编程的实现过程。它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,分别用于创建线程池和进程池,从而实现任务的并发执行。