python 线程池 map 传递多个参数 引言 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间。但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供...
线程池map()方法传递多参数list 之前通过threading.thread()进行了助力接口的多线程并发,但是这个针对并发数量较少的时候比较好用,如果并发数量多,除了线程包协程这种处理方式的情况下,我们还可以采用线程池的方法。 线程池的实现通俗讲就是把所有的任务放在了消息队列里,开启多个线程后执行线程,但线程执行结束后不会中...
frommultiprocessingimportPooldefwork(x):returnx+1pool = Pool(processes=4)# 4个线程x = [1,2,3,4,5,6] results = pool.map(work, x)printresults 运行上面的程序就会多线程处理并打印出输入x的计算结果。 但是这个函数仅允许函数的输入变量为1,如果函数需要多个参数输入,那个就无法用上面的程序。比如: ...
之前看到pandas中的apply相比map的优势是可以传入更多的参数,map只能传入一个参数 如果想用map映射更复杂的函数,就需要包装一下函数,把其他参数覆盖一下。偏函数(partial function)是Python中的一个函数工具,它允许我们固定一个或多个函数的参数,从而创建一个新的函数。这个新函数的功能与原函数相同,只是在调用时不需...
res=1 foriinrange(2, n+1): res=res*i%mod returnres if__name__=="__main__": args=[] foriinrange(1,10): args.append((i,1000000007)) with Pool(10) as pool: results=pool.map(cal, args) print(results) 运行结果: 1
多核cpu,多个进程可以并行在多个cpu中计算,当然也会存在进程切换;单核cpu,多个进程在这个单核cpu中是并发运行,根据时间片读取上下文+执行程序+保存上下文。同一个进程同一时间段只能在一个cpu中运行,如果进程数小于cpu数,那么未使用的cpu将会空闲 多核cpu,进程中的多线程并行执行;单核cpu,多线程在单核cpu中并发执...
函数参数可动态调整以适应map()处理不同数据。利用map()可对加密数据做解密预处理。对文本数据中的词汇频率统计可用map()辅助。map()在数据可视化预处理阶段能发挥作用。 用map()可对网络请求返回的结果做快速处理。对数据库查询结果集也能使用map()进行转换。高级用法下map()可与多线程结合提高效率。利用map()...
map(fib, [args.number] * args.n) 这段代码很紧凑,也很易读。看一下它与多线程的不同,我们得到命令行参数之后,创建了一个ProcessPoolExecutor实例,调用它的map()方法进行并行计算。 根据直觉,我们建立了一个工作进程池args.n,使用这个进程池对每个输入(args.number重复args.n次)执行fib函数,以并行方式运行(...
通过concurrent.futures.ThreadPoolExecutor指定线程数量,并调用map()函数实现函数和多个参数的映射来执行线程 代码语言:javascript 复制 def main(): '''主函数''' fids = get_fid() print('爬虫程序开始执行:') s_time = time.time() with ThreadPoolExecutor(3) as executor: executor.map(get_officer_mess...
python ThreadPoolExecutor map 批量传递多个参数 python多线程传递参数,目录一、多线程模块:threading二、模块的函数1创建线程2.开始线程3.等待线程4.线程锁5.当前存活的线程数量提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、多线程模块:threadingthreading模块