defcallback(future):print("Task done? ",future.done())print("Result: ",future.result())# 新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量withThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:# 提交多个任务到线程池中,并添加“完成时”回调函数 future_1=executor.submit(pow,2,4)future_2=executor.submit...
使用asyncio.ensure_future(testa(1))返回一个task对象,此时task进入pending状态,并没有执行,这时print(taska) 得到<Task pending coro=<testa() running at F:/python/python3Test/asynctest.py:7>> 些时,taska.done()返回False,表示它还没有结束,当调用await taska 时表示开始执行该协程,当执行结束以后,ta...
"""Send func to be executed by ThreadPoolExecutor of event loop.""" @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): loop = asyncio.get_event_loop() return loop.run_in_executor(None, partial(func, *args, **kwargs)) # run_in_executor 本身不支持关键字参数,logger是有关键字参数(如 'extr...
我们可以使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池,利用asyncio.run_in_executor来结合这两种方式。 3.1 示例代码 下面是一个将asyncio和ThreadPoolExecutor结合的示例: importasynciofromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimportrequestsdeffetch_url(url):response=requests.get(url)returnresponse.textasyncdefmain(urls...
CPU密集型任务用进程(ProcessPoolExecutor或multiprocessing) GIL导致多线程无法利用多核并行计算,进程可绕过此限制。 优先选择concurrent.futures 统一接口:通过ThreadPoolExecutor/ProcessPoolExecutor无缝切换线程与进程。 资源管理自动化:自动管理线程/进程池生命周期(如通过with语句确保资源释放)。
这是在低级异步 API 中,首先需要访问事件循环,例如通过 asyncio.get_running_loop() 函数。 loop.run_in_executor() 函数接受一个执行器和一个要执行的函数。 如果没有为执行器提供,则使用默认执行器,即 ThreadPoolExecutor。 loop.run_in_executor() 函数返回一个可等待对象,如果需要可以等待它。任务将立即开始...
#使用多线程:在协程中集成阻塞io import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import socket from urllib.parse import urlparse def get_url(url): #
1、ThreadPoolExecutor构造实例的时候,传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。 2、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,注意submit()不是阻塞的,而是立即返回。 3、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。
import concurrent.futures import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(number)) def find_sums(numbers): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: executor.map(cpu_bound, numbers) if __name__ == "__main__": nu...
这是在低级异步 API 中,首先需要访问事件循环,例如通过 asyncio.get_running_loop() 函数。 loop.run_in_executor() 函数接受一个执行器和一个要执行的函数。 如果没有为执行器提供,则使用默认执行器,即 ThreadPoolExecutor。 loop.run_in_executor() 函数返回一个可等待对象,如果需要可以等待它。任务将立即开始...