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...
参数name,用于传入线程的名称。 参数args,用于传入调用对象的参数,传入的必须是一个元组 参数kwargs,是用于调用目标函数的关键字参数字典 参数daemon,将显式地设置该线程是否为守护模式。当daemon=True是开启守护模式,主线程结束时,创建的线程直接结束。当daemo保存默认值时,主线程结束时,创建的线程继续运行直到结束。
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: ...
defcal(item): n, mod=item 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)
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...
多进程:CPU密集运算,大部分时间花在计算 多线程、协程:IO密集型(网络IO、磁盘IO、数据库IO),大部分时间花在传输 多进程的简单案例 进程池和map的使用 frommultiprocessingimportPooldeff(x):returnx*xif__name__=='__main__':# 进程池withPool(5)asp:print(p.map(f,[1,2,3])) ...
note: (1)Pool默认调用是CPU的核数,传入processes参数可自定义CPU核数 (2)map() 放入迭代参数,返回多个结果 (3)apply_async()只能放入一组参数,并返回一个结果,如果想得到map()的效果需要通过迭代 1.6 共享内存 shared memory 只有通过共享内存才能让CPU之间进行交流。
定义一个多线程队列,用来存储结果 if__name__=='__main__': q=mp.Queue() 定义两个线程函数,用来处理同一个任务, args 的参数只要一个值的时候,参数后面需要加一个逗号,表示args是可迭代的,后面可能还有别的参数,不加逗号会出错 p1 =mp.Process(target=job,args=(q,))p2 =mp.Process(target=job,args...
同一进程下不同线程间数据很易共享(A车厢换到B车厢很容易) 进程要比线程消耗更多的计算机资源(采用多列火车相比多个车厢更耗资源) 进程间不会相互影响,一个线程挂掉将导致整个进程挂掉(一列火车不会影响到另外一列火车,但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了,将影响到该趟火车的所有车厢) ...