map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作 shutdown(wait=True) 相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作, wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续 , wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕 , 但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任...
executor.map(test, [4,5,6], chunksize=5) # 设置 chunksize 小结 Python 的 concurrent.futures 内置函数库是一个相当方便的函数库,不仅可以让原本同步的执行变成非同步,大幅减少工作时间,用法上也比使用 multiprocessing、threading、asyncio 容易得多,是相当推荐的内置函数库。
concurrent.futures 的优雅解决方案 现在,让我们看看如何使用 concurrent.futures 来简化代码: importtimeimportrandomfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completeddefslow_operation(task_id):"""模拟一个耗时的网络请求"""sleep_time=random.uniform(0.5,2)time.sleep(sleep_time)returnf"Task{task_id}c...
基于concurent.future模块的进程池和线程池(他们的同步执行和异步执行是一样的) 基于concurrent.futures模块的进程池 基于concurrent.futures模块的线程池 应用线程池(下载网页并解析) fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor importrequests importtime,os defget_page(url): print('<%s> is g...
我想concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.map() 调用由 2 个或更多参数组成的函数。在下面的示例中,我使用了 lambda 函数并定义了 ref 作为大小与 numberlist 具有相同值的数组。
Python并发executor.map()和submit() Python并发编程是指在程序中同时执行多个任务,以提高程序的效率和性能。在Python中,可以使用concurrent.futures模块来实现并发编程。其中,executor.map()和executor.submit()是concurrent.futures模块中用于并发执行任务的两个重要方法。
2.使用map来操作线程池/进程池: 除了submit,Exectuor还为我们提供了map方法,和内建的map用法类似: from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import urllib.request URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https:///'] ...
importconcurrent.futures# 定义一个简单的函数,用于模拟耗时任务deftask(n):print(f"Processing{n}")returnn*n# 创建一个进程池执行器withconcurrent.futures.ProcessPoolExecutor()asexecutor:# 将任务提交给进程池results=list(executor.map(task,range(10)))# 打印结果forresultinresults:print(result) ...
concurrent.futures模块的基础是Exectuor抽象类(包括map,submit,shutdown方法),但是它不能被直接使用。 一般会对它的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor进行调用,两者分别被用来创建线程池和进程池。 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...
简介:Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持,他属于上层的封装,对于用户来说,不用在考虑那么多东西了。