使用concurrent.futures模块:这是 Python 3 提供的高层次接口,使多线程和多进程的执行变得简单。 示例代码:使用锁确保线程安全 importthreading# 创建一个字典和一个锁my_dict={}lock=threading.Lock()defadd_to_dict(key,value):for_inrange(1000):withlock:my_dict[key]=value# 创建两个线程thread1=threading...
fortinthreads:t.join()# 等待每个线程完成print("最终字典内容:",shared_dict)# 输出共享字典的内容 1. 2. 3. 4. join()方法会让主线程等待每个线程完成,确保在输出字典时,所有的写入操作都已完成。 总结 通过以上步骤,你已经学会了如何使用 Python 实现并发写字典。我们通过创建线程、使用锁保证线程安全,并...
好吧，我找到了答案，会离开这里，以防有更好的方法（肯定有）。使用的管理器：
url='http://###注释###'model.postInsertData(url=url,body=api_body)result_row.pop(0)# 将查询结果剔除list中,保证传入api_body的参数只有一个字典的list # 结束计时 elapsed=(time.clock()-start)print("Time used:",elapsed) 那么将这个耗时较长请求API的工作进行异步并发,是否就可以解决问题了呢? ...
首先看一个并发异步的调用示例 参考:python 实现异步执行 #coding:utf-8from threading import Threadfrom time import sleepdef async(f): def wrapper(*args, **kwargs): thr = Thread(target = f, args = args, kwargs = kwargs) thr.start() return wrapper@asyncdef A(): sleep(2) print "a fu...
1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例 在编写执行API请求之前,首先在查询过程有些特俗的字段需要加入api_body中,添加插入的数据,那么该如何处理呢? 合并dict字典数据 In [34]: dict1 = {'field1':'1'} ...
1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例 在编写执行API请求之前,首先在查询过程有些特俗的字段需要加入api_body中,添加插入的数据,那么该如何处理呢? 合并dict字典数据 1In [34]: dict1 = {'field1':'1'} ...