Python ProcessPoolExecutor map 等待 终于迎来了周末,能让我有时间把这周立的flag全部解决掉。 在上一篇pandas练习中,我有提到要把python的时间处理单独写一篇,如果有读者仔细观察的话,可以看到我用的图片就是时间模块datetime里面的一些操作。那么我们今天的要学习的内容就是datetime内建模块和pandas库中处理
map:批量submit shutdown:关闭进程池并销毁资源 可以看到用法非常简单,用户一侧只需要这样操作即可得到任务执行结果: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor def task(sleep_sec=10, tag='test'): print('[%s] start sleep' % tag) time.sleep(sleep_sec) print('[%s] finish sleep' % tag) ret...
executor = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) # max_workers 为线程池中,最大工作线程的个数。 results = executor.map(func, [2,3,8,5,4]) # 利用 executor.map() 调用函数,第一个参数为函数名,后面为函数参数。 # executor.map 返回的是一个生成器,results内的值是按函数的“调用顺序“来...
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数量...
pool.map是map()函数的一个实现,它采用了多线程或多进程的方式并行执行,从而提高计算速度。在Python 3.5版本开始,pool.map被移除,取而代之的是concurrent.futures.ThreadPoolExecutor和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor两个模块。其中,ThreadPoolExecutor是基于线程池的实现,而ProcessPoolExecutor是基于进程池的实现。
下面是一个简单的ProcessPoolExecutor示例: 代码语言:txt 复制 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor def square(x): return x ** 2 if __name__ == '__main__': with ProcessPoolExecutor() as executor: numbers = [1, 2, 3, 4, 5] results = executor.map(square, numbers) print(...
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(...
ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor常用的方法有map和submit。 1. map map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) map方法类似于python标准库中的map方法[2]。不同的是: •这里的可迭代对象(iterables)是被立即collect的,而不是惰性的执行返回;•func是异步执行的,可以实现并发。
1. ThreadPoolExecutor的作用和基本概念 ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures模块中的一个类,用于管理线程池。其主要作用是简化多线程编程,通过线程池来复用线程,减少线程的创建和销毁开销,提高程序的执行效率。ThreadPoolExecutor允许将任务提交到线程池中,由线程池中的线程异步执行这些任务。 2. map方法如...
map 除了上面的as_completed方法,还可以使用executor.map方法,但是有一点不同。 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor importtime # 参数times用来模拟网络请求的时间defget_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) ...