5. Executor vs threading/multiprocessing ThreadPoolExecutor 与 ProcessPoolExecutor 分别实现了简单易用的线程池与进程池,但他们只是使用方法上的封装,底层仍然是通过调用 threading 与 multiprocessing 来实现的。 对于相对简单的模式,通过 Executor 即可完成,那么使用 threading/multiprocessing 就显得过于复杂,但很多情况...
erDiagram A[Executor] ||--o{ B[Task] : submit A ||--o{ C[Function] : execute B ||--o{ D[Parameter] : pass 结束语 通过以上步骤,我们详细了解了如何使用 Python 的concurrent.futures模块实现多参数的 executor。我们从导入库开始,直到获取执行结果,完整地走完了代码实施流程。无论是选择使用线程...
concurrent.futures模块的基础是Exectuor,Executor是一个抽象类,它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用,顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池,不需要维护Queue来操心死锁的问题,线程池/进程池会自动帮我们调度。
", future.done())print("Result:", future.result())#新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:#提交多个任务到线程池中,并添加“完成时”回调函数future_1 = executor.submit(pow, 2, 4)...
【Python】ThreadPoolExecutor 线程池 线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序只要将一个函数提交给线程池,线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。 当该函数执行结束后,该线程并不会死亡,而是再次返回到线程池中变成空闲状态,等待执行下一个函数。
Thread VS ThreadPoolExecutor 周俊贤:Python并发、并行编程概念篇:并行VS并发、同步VS异步 周俊贤:python并发编程之多线程:thread、ThreadPoolExecutor 周俊贤:Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor 周俊贤:python并行编程之Asyncio 博文的大部分资料和代码是参考自附录参考资料里面的材料,外加个人理解。 Python 的线...
python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ...
Executor类有两个子类:ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。ThreadPoolExecutor用于创建线程池,而ProcessPoolExecutor用于创建进程池。要使用线程池,首先需要导入concurrent.futures模块,然后创建一个Executor对象。接下来,可以使用Executor对象的submit()方法提交任务到线程池。submit()方法接受一个可调用对象和一个可选参数...
deftest(num):print("Tasks"num)# 新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量withThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:# 提交多个任务到线程池中,并使用result方法等待任务完成 future_1=executor.submit(test,1)future_2=executor.submit(test,2)future_3=executor.submit(test,3)print(future_1.res...
task1=executor.submit(get_html, (3)) task2=executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print(task1.done) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功 print(task2.cancel)time.sleep(4)print(task1.done) ...