deftask_function(task_name):print(f"Running task:{task_name}")# 提交任务到线程池foriinrange(5):executor.submit(task_function,f"Task-{i}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤三:等待线程结束 为了等待线程池中的所有线程执行完毕,我们可以使用concurrent.futures.wait方法。 # 等待线程池中的所有线程执行...
1. 创建线程池 首先,我们需要创建一个线程池来管理我们的任务。Python提供了concurrent.futures模块,其中的ThreadPoolExecutor类可以方便地创建一个线程池。我们可以使用如下代码创建一个具有指定数量线程的线程池: fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor# 创建一个包含5个线程的线程池thread_pool=ThreadPoolExecutor(...
在Python中,可以使用concurrent.futures模块来创建线程池并等待所有线程执行完毕。以下是具体的步骤和代码示例: 1. 创建线程池并分配任务给线程池中的线程 首先,需要导入concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类,并创建一个线程池实例。然后,可以使用submit方法将任务提交给线程池。 python import concurrent.futures...
在这个示例中,首先使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建了一个线程池。然后,使用executor.submit()方法将需要执行的函数和参数提交给线程池,返回一个任务对象(Future)。每个任务对象分别保存在task1、task2和task3变量中。 接下来,使用concurrent.futures.wait()方法等待所有任务完成。wait()方法接受一个任务...
等待所有线程结束再进行操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 max_workers = 20 # 最大线程数 pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers, thread_name_prefix='Thread') task_list = [] while True: for _i, _n in enumerate(task_list): if _n.done(): task_list.pop(_i) if len(task_...
pool.shutdown(wait=True)# 等待所有任务执行完毕logger.debug(f'最后的{var}') 很简单,在提交完任务之后,只用pool.shutdown(wait=True)等待所有任务执行完毕 关于wait 参数,可以看官方的代码注释: defshutdown(self, wait=True, *, cancel_futures=False):"""Clean-up the resources associated with the Exec...
这里通过threading.Thread类创建了一个线程对象my_thread,并将要执行的函数my_function作为目标函数,也可以传递参数给目标函数。 启动线程: my_thread.start() 调用线程对象的start方法来启动线程,线程将开始执行my_function函数中的任务逻辑。 等待线程结束:
会话线程的主逻辑是一个循环,循环条件为远程客户机是否结束会话,逻辑流程解析如下: (1)如果客户机断开了与服务器的连接,会话线程结束。 (2)在连接正常的情况下,服务器首先接收来自客户机的消息头,解析消息头,根据消息类型,分为一般消息与图像消息。 (3)如果是图像消息,则通过一个循环,根据图像的大小完成数据接收...
在Python中,多线程应用程序通常使用线程池来管理线程。线程池是一种预先创建的线程集合,这些线程在程序启动时即已存在,并在需要时用于执行任务。与直接创建线程相比,使用线程池可以显著提高性能,因为创建新线程的开销相对较大。一、线程池的原理线程池的原理是在程序启动时预先创建一定数量的线程并保存在内存中,等待任务...
(5):print(f"Child thread:{i}")time.sleep(1)# 创建线程child_thread=threading.Thread(target=print_numbers)# 启动线程child_thread.start()# 主线程继续执行foriinrange(5):print(f"Main thread:{i}")time.sleep(1)# 等待子线程结束child_thread.join()print("Main thread and child thread both ...