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。
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....
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/', '...
'%(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...
使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor处理多线程任务的过程是首先将任务提交到一个任务队列中,若线程池中有线程执行完毕或者存在空闲线程时, 则从任务队列中拿取一个新的任务。若生产速度大于消费速度,会导致任务队列积压越来越多,占用过多内存。在消费速度无法提高时,可以通过降低生产速度即提交到任务队列的...
线程池:使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来创建线程池,提高线程的重用性。 队列:使用队列来协调多个线程之间的工作,实现生产者-消费者模型。 避免GIL限制:对于CPU密集型任务,考虑使用多进程、asyncio等其他并发模型。 13. 面向对象的多线程设计 ...
借助这个multiprocessing,你可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。 Multiprocessing产生的背景 除了应对Python的GIL以外,产生multiprocessing的另外一个原因时Windows操作系统与Linux/Unix系统的不一致。
Python内置的multiprocessing模块提供了多进程机制,这种机制很容易通过内置的concurrent.futures模块来使用,这可能就是我们要找的理想方案。这种方案可以启动许多条子进程(child process),这些进程是独立于主解释器的,它们有各自的解释器与相应的全局解释器锁,因此这些子进程可以平行地运行在CPU的各个核心上面。每条子进程都能...
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}completed in{sleep_time:.2f}secon...