测试代码：#多进程验证哥德巴赫猜想import timefrom multiprocessing import cpu_countfrom multiprocessing import Poolfrom Goldbach import goldbach#把数字空间N分段，分段数为内核数def subRanges(N, CPU_COUNT): list = [[i + 1, i + N // CPU_COUNT] for i in range(4, N, N // CPU_COUNT)]...
dict(( executor.submit(test, times), times) for times in count_list) if __name__ == ‘__main__‘: exec_cmd() f_new.close()python concurrent模块,布布扣,bubuko.com
concurrent英文原义为"并发的",futures英文原义为"未来",模块取名concurrent很好理解(java中有同名包),而子模块取名futures则用以表示未来有待完成的任务,似乎也正体现了多线程/多进程中任务队列的含义。 注:关于多线程和多进程的理解和区别本文不予展开,网上有很多通俗易懂的讲解可供查找学习。 02 Executor Executor...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time import random def do_something(i): rad=random.randint(1, 5) print (f'线程{i}, 休眠{rad}秒') time.sleep(rad) return f'休眠完毕{i},{rad}' start_time = time.perf_counter() executor=ThreadPoolExecutor() results ...
异步编程3.1 事件循环3.2 快速上手3.3 await3.4 Task对象3.5 asyncio.Future对象3.5 concurrent....
(param_list)) # user_script = os.path.basename(__file__) # 当前脚本路径,相对路径,绝对路径均可,此处为相对路径的方法 user_script = sys.argv[0] # 当前脚本路径,相对路径,绝对路径均可,此处为绝对路径的方法 t0 = time.time() lock = multiprocessing.Manager().Lock() with concurrent.futures....
concurrent 模块 回顾: 对于python来说,作为解释型语言,Python的解释器必须做到既安全又高效。我们都知道多线程编程会遇到的问题,解释器要留意的是避免在不同的线程操作内部共享的数据,同时它还要保证在管理用户线程时保证总是有最大化的计算资源。而python是通过使用全局解释器锁来保护数据的安全性: ...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import requests def calc_divisional_range(filesize, chuck=10): step = filesize//chuck arr = list(range(0, filesize, step)) result = [] for i in range(len(arr)-1): s_pos, e_pos = arr[i], arr[i+1]-1 result.appe...
importconcurrent.futures defsquare(x):returnx*xif__name__=="__main__":data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor()asexecutor:results=list(executor.map(square,data))print("Results:",results) 总结 Python并发编程是提高程序性能的关键技术之一。本文介绍了多线程和多...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(a1,a2): time.sleep(2) print(a1,a2) # 创建了一个线程池(最多5个线程) pool = ThreadPoolExecutor(5) for i in range(40): # 去线程池中申请一个线程,让线程执行task函数。