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...
submit()是非阻塞的,会立即返回一个Future对象 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1):该函数类似于全局函数 map(func, *iterables),只是该函数将会启动多个线程,以异步方式立即对 iterables 执行map处理。map可以直接传入一个可迭代对象,map会遵循按传入顺序处理 shutdown(wait=True):关闭线程池。...
executor= ThreadPoolExecutor(max_workers=3);#创建线程池task1= executor.submit(get_html, 5) task2= executor.submit(get_html, 2) wait([task1, task2], return_when=ALL_COMPLETED)print("end")"""wait方法接收3个参数,等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件return_when默认为ALL_COMPLETED,...
Python中的concurrent.futures包中的ThreadPoolExecutor、Future和as_completed提供了关于线程池的支持。关于线程池的相关操作，主要有：1、任务的提交 任务提交是线程池的核心功能，用户可以通过submit()方法将任务提交给线程池，也可以通过map()方法进行批量的任务提交。方法会返回Future对象，用于进行任务的执行状态的跟踪...
使用submit函数来提交线程需要执行的任务(函数名和参数)到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意submit不是阻塞的,而是立即返回。 通过submit函数返回的任务句柄,能够使用done方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出,由于任务有2s的延时,在task1提交后立刻判断,task1还未完成,而在延时4s之后判断,ta...
wait wait方法可以让主线程阻塞,直到满足设定的要求。有三种条件有三种条件ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED,FIRST_EXCEPTION。 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED from concurrent.futures import as_completed ...
1.创建线程池 创建一个ThreadPoolExecutor对象。 max_workers 可以指定最大工作线程数,如果不指定,则默认为系统CPU核心数。 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) 2.向线程池中提交任务 submit(fn, *args, **kwargs)用于向线程池中提交任务。
python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ...
Python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ...