concurrent.futures 提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种可以平行处理任务的实现方法,ThreadPoolExecutor 是针对 Thread ( 执行绪 ),ProcessPoolExecutor 是针对 Process ( 程序 ),下方是 Thread 和 Process 的简单差异说明: import concurrent.futures 要使用 concurrent.futures 必须先 import concurrent.future...
需要执行的是简单的并行任务,并且希望有一个简单易用的接口concurrent.futures模块是更推荐的选择,它提供了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor,可以很容易地创建线程池和进程池,并且使用起来非常直观。但是如果需要更细粒度的控制,例如进程间的数据共享、信号量、锁等multiprocessing模块可能更加适合。 1、多线程 ...
pool= threadpool.ThreadPool(10) requests=threadpool.makeRequests(sayhello, name_list) [pool.putRequest(req)forreqinrequests] pool.wait()print('%d second'% (time.time()-start_time)) concurrent.futures 的ThreadPoolExecutor (线程池) https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 从Python3.2开始,...
concurrent.futures 处理总耗时:3.54 秒 1. 这里我们用到了几个关键概念: ThreadPoolExecutor:线程池执行器,用于管理一组工作线程。创建时可以指定最大线程数。 executor.submit():向线程池提交一个任务。返回 Future 对象,代表将来某个时刻会完成的操作。 as_completed():返回一个迭代器,在 Future 完成时产生对应...
Concurrent.futures中还有一个重要的对象叫做执行器(Executor),分为ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种,你基本可以把它俩看成是multiprocessing库中的线程池和进程池(支持多进程的multiprocessing标准库以前没讲过,我准备下篇文章中再讲),前面提到了,concurrent.futures相较于multiprocessing以及threading两个库来说它的...
使用concurrent.futures模块,这个模块是python3中自带的模块,但是,python2.7以上版本也可以安装使用,具体使用方式如下: #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def sayhello(a): ...
concurrent.futures 包含线程池和进程池,目前只记录线程池 ThreadPoolExecutor的使用 小二,上代码~ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import threading import time def test(i): print('threading name is %s, %s, %s' % (threading.current_thread().name, i, i+1)) ...
concurrent.futures是Python标准库中的一个模块,其中包含了ThreadPoolExecutor类,用于实现线程池的功能。ThreadPoolExecutor可以帮助开发者在Python中更方便地进行多线程编程。 ThreadPoolExecutor的主要作用是管理和调度线程池中的线程,以便并发地执行多个任务。它提供了一种简单的方式来创建和管理线程,从而充分利用多核处理...
import concurrent.futures # 创建线程池,最大线程数为5 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 在线程池中执行任务 # ... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 提交任务到线程池 要在线程池中执行任务,可以使用submit方法。以下是将任务提交到线程池的示例代码: ...
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。 submit()方法用于向线程池中提交一个可调用对象。fn是可调用对象,*args和**kwargs是fn的位置参数和关键字参数。submit()方法返回一...