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,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor...
map和starmap都是多线程中同步执行的方法,二者的差别在于用map函数放入线程池的任务只能接受一个参数;用starmap函数放入线程池的任务则可以接受多个参数。这样看来,starmap函数其实比map函数更好用。 下面是案例分析(注意每个代码段里job函数的参数数量、使用的是map还是starmap)。 使用map函数,任务只接受一个参数 im...
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...
需要注意的是,使用map时,传入多个参数时,需要保证传入的变量是一个可迭代的对象,例如数组、元祖等,并且需要保证参数的个数是一致的。 如果不使用with关键字来创建线程池时,例如直接通过pool = ThreadPoolExecutor()创建线程池时,需要在结束时使用pool.shutdown()来关闭线程池 多进程 多线程和协程本质上还是在单核...
使用map时,func只能接收一个参数。这个参数就是,遍历迭代器的每一个值。 使用map,完整代码如下: View Code 注意:方法只有一个参数的情况下,使用pool.map,一行就可以搞定。这样看起来,比较精简! pool.map 多参数 如果方法,有多个参数,需要借用偏函数实现。
线程 是CPU调度和分派的基本单位,它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源 当前的操作系统是面向线程的,即以线程为基本运行单位,并按线程分配CPU (2)联系 线程是进程的一部分,一个线程只能属于一个进程,而一个进程可以有多个线程,且至少有一个线程 ...
多进程、多线程、协程的使用场景 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...
# 参数times用来模拟网络请求的时间 defdownload_video(index):time.sleep(index)print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.gmtime()))returnindex executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=2)urls=[3,2,1,4,5]fordatainexecutor.map(download_video...
当使用ThreadPoolExecutor创建的线程池对象后,我们可以使用submit、map、shutdown等方法来操作线程池中的线程以及任务。 1、submit方法 ThreadPoolExecutor的submit方法用于将任务提交到线程池中进行处理,该方法返回一个Future对象,代表将来会返回结果的值。submit方法的语法如下: ...
往进程池中有两种方式投递任务 「map 一次性投递多个任务」 「submit 一次投递一个任务」 虽然有两种不同的方式,其实核心的方法是submit,map方法内部是将多个任务逐个的使用submit来提交任务。具体的参数也几乎一样,都需要传入一个要执行的函数和函数对应的参数。