1importqueue#线程队列23q = queue.Queue()#queue.Queue(5)则表示队列最多存5个值,不填值则为无限45q.put(111)6q.put('hello')7q.put({'name':'ssy'})89whileTrue:10#get的时候如果队列中没值则会阻塞直到有值传入;同样如果put值进去超过了队列的设置大小也会阻塞,直到对联里面的值被取走后空出位置...
在Python3中,创建线程池是通过concurrent.futures函数库中的ThreadPoolExecutor类来实现的。 importQueueimportthreadingimporttime'''这个简单的例子的想法是通过: 1、利用Queue特性,在Queue里创建多个线程对象 2、那我执行代码的时候,去queue里去拿线程! 如果线程池里有可用的,直接拿。 如果线程池里没有可用,那就等。
笔者使用concurrent.futures模块里面的ThreadPoolExecutor类,并允许它最多可以启用两条工作线程。 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporttimedefgcd(pair):a,b=pairlow=min(a,b)foriinrange(low,0,-1):ifa%i==0andb%i==0:returniassertFalse,'Not reachable'NUMBERS=[(1963309,2265973),(2030677,38...
1、多线程解决方案的完整诉求 2、Python中对线程池的支持 3、线程池使用的代码示例 多线程解决方案的完整诉求 虽然，基于前面的文章中关于Python中threading模块的常用组件的介绍，我们能够进行一些简单的并发编程的实现。但是，一个工业级的并发编程实践，除了满足基础的并发特性、线程通信与同步外，更重要的是能够真实...
concurrent.futures 模块中包含两个类，分别是 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor。其中，ThreadPoolExecutor 类用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 类用于创建进程池。下面是一个使用 ThreadPoolExecutor 类创建线程池的例子：pythonCopy codeimport concurrent.futures def worker():# 执行任务 with concurrent....
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}...
需要注意的一个变化是,此代码使用 concurrent.futures.wait 而不是 concurrent.futures.as_completed 以允许在等待其他工作完成时开始新工作。 import concurrent.futures import urllib.request import time import queue q = queue.Queue() URLS = ['http://www.foxnews.com/', 'http://www.cnn.com/', '...
Python 3.9 - 使用队列进行多线程 在Python 3.9中,我们可以使用队列(Queue)来实现多线程编程。队列是一种数据结构,可以用于在线程之间安全地传递数据。 多线程编程是一种利用...
print('concurrent:') # 创建多个进程,并行执行 pool = Pool(3) # 创建拥有3个进程数量的进程池 # testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数 pool.map(run, testFL) pool.close() # 关闭进程池,不再接受新的进程 pool.join() # 主进程阻塞等待子进程的退出 ...
'%(words[random.randint(0,3)], q.get())) if __name__ == '__main__': print('主进程(%s)开始,按回车键结束本程序'%os.getpid()) q = mp.Queue(10) p_a = mp.Process(target=sub_process_A, args=(q,)) p_a.daemon = True p_a.start() p_b = mp.Process(target=sub_process...