而从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,不仅可以帮我们自动调度线程,还可以做到: • 主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返回值。
self._q.put(threading.Thread) #线程池中要保持有5个线程,当使用掉一个线程时,再重新put到队列中一个线程对象 pool = threadpool() def task(arg): print(arg) time.sleep(1) pool.add_thread() for i in range(100): t = pool.get_thread() #这里t为threading.Thread obj = t(target=task, ar...
Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 通过ProcessPoolExecutor 来做示例。 我们来看一个最简单的进程池 fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutorimporttim...
ProcessPoolExecutor的基础结构如下: 其中,Queue Management Thread(队列管理线程)是整个ProcessPoolExecutor的核心,不仅控制任务的收发,而且调度任务在不同进程中的执行,并且处理因为各种原因带来的进程池的异常。 以上面代码为例,ProcessPoolExecutorl整个执行流程,可以如下所示: 用户初始化ProcessPoolExecutor 检查worker数...
1、简介 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。 多进程可以完全独立的进程环境中运行程序,可以较充分地利用多处理器。 但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一个问题。而且线程比进程轻量级。 2、multiprocessing 2.1、Process类 Pr
python ProcessPoolExecutor 改变大小 python process time Process实例有2个重要属性:name和pid Process实例的方法 #导入模块 import multiprocessing import time #定义进程执行函数 def clock(interval): for i in range(5): print('当前时间为{0}: '.format(time.ctime()))...
futures import ProcessPoolExecutor def get(run): print(" {}finished".format(run)) if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor(4) # 设置 for i in range(10): # 同步调用方式,不仅要调用,还要等返回值 obj = p.submit(get, "参数") # 传参方式(任务名,参数),参数使用位置或者...
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor import time def cpu_bound(number): print(sum(i * i for i in range(number))) def calculate_sums(numbers): pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=4) # 开了4个线程 results= list(pool.map(cpu_bound, numbers)) def main(...
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...
Python中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，均来自concurrent.futures模块，它们允许主线程监控子线程或子进程的状态和任务结果。submit方法返回Future对象，用于跟踪任务进度和状态。ThreadPoolExecutor下，初始时四个任务都处于未完成状态。2.5秒后，task1和task2完成，而task3和task4由于sleep，状态未...