requests=threadpool.makeRequests(sayhello, name_list) [pool.putRequest(req)forreqinrequests] pool.wait()print('%d second'% (time.time()-start_time)) concurrent.futures 的ThreadPoolExecutor (线程池) https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.future...
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor介绍 ThreadPoolExecutor是Python 3.11中concurrent.futures模块的一部分。它提供了一个简单且易于使用的接口,用于并发执行多个任务。ThreadPoolExecutor使用线程池来管理和调度任务。 让我们看一个简单的代码示例来理解ThreadPoolExecutor的使用: fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor...
ThreadPoolExecutor线程池与ProcessPoolExecutor进程池对象 首先需要定义一个池的执行器对象,Executor类子类对象。 注意: ThreadPoolExecutor与ProcessPoolExecutor都是懒惰模式,在使用时才初始化创建对应的线程和进程。 构造方法 class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=N...
executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)#for i in range(11):#future=executor.submit(task,i)executor.map(task,range(1,12))#map取代了for+submitmap的用法 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutorfrommultiprocessingimportPoolimportrequestsimportjsonimportosdefget_page(url):print('...
使用ProcessPoolExecutor时,这个方法会将 iterables 分割任务块并作为独立的任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。 对很长的迭代器来说,使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。 chunksize 对ThreadPoolExecutor没有效果。(因为python有GIL锁,多线程就是单线程运行和协...
绕过GIL:每个进程都有自己的 Python 解释器和 GIL 充分利用多核性能:可以真正实现并行计算 适合计算密集型任务:如数据处理、图像处理等 来看一个计算密集型任务的对比: importtimefromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutordefcpu_intensive_task(n):"""计算密集型任务:计算大量浮点数运算"""resu...
futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)asexecutor:future_to_num={executor.submit(fib,num):numfornuminFIBS}forfutureinfutures.as_completed(future_to_num):print(future.result(),future_to_num[future])# mapwithfutures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)asexecutor:fornum,resinzip(FIBS,executor.map(...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,wait,as_completed import urllib.request URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https://github.com/'] def load_url(url): with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn: ...
核心代码却只有3行: executor = ThreadPoolExecutor(10) # 10个线程是我觉得比较适合的 future_tasks = [executor.submit(download, url) for url in urls] # 这里的 download 就是我们自己写的下载程序 wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED) # 异步线程,这里不是完全懂 ...
用于监视进程的内存消耗以及逐行分析python程序的内存消耗。 Functions: 1.