在Python中,concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor类,这是一个实现线程池的类。通过使用ThreadPoolExecutor,可以方便地管理一组线程,并提交任务给这些线程执行。 2. concurrent.futures.as_completed函数的作用和用法 as_completed是concurrent.futures模块中的一个函数,它接受一个Future对象的迭代器作为输入,并返回...
deftask():# 模拟任务的处理时间sleep_time=random.randint(1,5)time.sleep(sleep_time)# 返回随机数作为任务结果returnrandom.randint(1,10)# 提交任务到线程池tasks=[executor.submit(task)for_inrange(10)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 步骤4:使用"as_completed"等待所有任务完成 现在,我们需要...
as_completed函数是concurrent.futures模块中的一个函数,它可以帮助我们重新启动线程并处理线程的返回结果。 下面是一个使用as_completed函数的示例代码: importconcurrent.futuresimportrequestsdefdownload_file(url):# 下载文件的逻辑response=requests.get(url)returnresponse.content# 创建多线程池withconcurrent.futures.Thr...
Python线程池 ThreadPoolExecutor 使用语法 fromcuncurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completed 用法1(注意map的结果和入参是顺序对应的) 简单 withThreadPoolExecutor()aspool: results =pool.map(craw,urls)#craw:函数名 urls:参数列表(多个) forresultinresults: print(result) 用法2(注意如果用as_complet...
1、简单使用线程池 只需要两步,即可简单使用线程池 通过ThreadPoolExecutor()创建线程池 通过submit提交任务到线程池 importthreadingimporttimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeflog(msg): t = threading.currentThread() name = t.name ident = t.identprint(f"[{ident}][{name}]{msg}")# 打印线...
除了python 线程池ThreadPoolExecutor(上)文章中介绍的 submit() / cancel() / done() / result() 函数外,今天还需要额外讲解一下另外几个函数: 1.as_completed 虽然done() 函数提供了判断任务是否结束的方法,但是并不是太实用,因为我们并不知道线程到底什么时候结束,需要一直判断每个任务有没有结束。这时就可以...
除了Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一)文章中介绍的 submit / cancel / done / result 函数外,今天还需要额外讲解一下另外几个函数: 1.线程池 as_completed 函数使用 虽然done 函数提供了判断任务是否结束的方法,但是并不是太实用,因为我们并不知道线程到底什么时候结束,需要一直判断每个任务有没有结束。这时就...
as_completed方法是一个生成器,在没有任务完成的时候,会阻塞,在有某个任务完成的时候,会yield这个任务,就能执行for循环下面的语句,然后继续阻塞住,循环到所有的任务结束。从结果也可以看出,先完成的任务会先通知主线程。 map 除了上面的as_completed方法,还可以使用executor.map方法,但是有一点不同。
as_completed(fs, timeout=None) as_completed()方法用于获取已完成的Future对象。fs是一组Future对象,timeout是超时时间。as_completed()方法返回一个迭代器,每次迭代都会返回一个已完成的Future对象。 7.使用上下文管理器 上下文管理器可以确保线程池在使用完毕后自动关闭,释放资源,避免资源泄漏。