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。
3.2、ThreadPoolExecutor对象 3.2.1、Executor类的子类函数介绍 3.2.2、Future类 3.2.3、示例 3.3、ProcessPoolExecutor对象 3.3.1、示例 3.4、总结 回到顶部(go to top) 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...
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeftest(num):print("Threads"num)#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executor.submit(test, 1) executor.submit(test,2) executor.submit(test,3) 2、ProcessPoolExecutor fromco...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def task_distribution(data): """ 数据分组 按照公司 分组后的数据按照tb_date 从小到大排序 多少个组开多少个线程 向保会通发起请求 """ thread_count = len(data) pool = ThreadPoolExecutor(thread_count) # 使用 submit 函数来提交线程需要...
futures模块 它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类, 分别实现了对threading模块和multiprocessing模块的进一步抽象。 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)的状态,以及返回值 - 当一个线程完成的时候,主线程能够立即知道 - 让多线程和多进程的编码接口一致 ...
Python的concurrent.futures模块通过Executor类实现了线程池的功能。Executor类是抽象基类,提供了submit()方法用于提交任务到线程池。Executor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。ThreadPoolExecutor类在内部维护了一个工作队列和一个线程池...
Python中ThreadPoolExecutor与ProcessPoolExecutor的简单用法如下：ThreadPoolExecutor： 导入模块：首先需要从concurrent.futures模块中导入ThreadPoolExecutor。 创建线程池：使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，其中n是线程池中线程的数量。 提交任务：通过submit方法提交任务到线程池，该方法返回一个Future对象，...
ProcessPoolExecutor在使用上和ThreadPoolExecutor大致是一样的 它们在futures中的方法也是相同的,但是对于map()方法ProcessPoolExecutor会多一个参数chunksize(ThreadPoolExecutor中这个参数没有任何作用), chunksize将迭代对象切成块,将其作为分开的任务提交给pool,对于很大的iterables,设置较大chunksize可以提高性能。
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...
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进一步抽象(这里主要关注线程池),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。