1 其中WorkerThread()继承自thread,即python内置的线程类，将创建的WorkerThread对象放入到self.workers队列中。下面看一下WorkerThread类的定义：从self.__init__(args)可看出：2 class WorkerThread(threading.Thread):"""Background thread connec
http://chrisarndt.de/projects/threadpool/ 我下的是版本1.2.2: http://chrisarndt.de/projects/threadpool/download/threadpool-1.2.2.tar.bz2 放到当前目录或者python模块库都行,用法很简单,见: [python]view plaincopy 1. Basic usage:: 2. 3. >>> pool = ThreadPool(poolsize) 4. >>> requests =...
t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 执行如下: 控制台显示如下:要求直到1500,但值显示到1461 加线程锁 def run(n): time.sleep(1) global num # 加线程锁 lock.acquire() num += 1 print '%s\n ' % num # 释放线...
logs.info("线程函数返回结果:{}".format(result))returnresultif__name__=="__main__":"""run"""threadPool_base(func, {"name":"zhangsan","addr":"beijing"}) threadPool_base(func, {"name":"lisi","addr":"shanghai"}) threadPool_base(func, {"name":"wangwu","addr":"shenzhen"}) 执...
首先需要了解的是threadpool 的用途,他更适合于用到一些大量的短任务合集,而非一些时间长的任务,换句话说,适合大量的CPU密集型短任务,那些消耗时间较长的IO密集型长任务适合用协程去解决。 目前,python 标准库(特指python2.X)中的threadpool模块是在 multiprocessing.pool.threadpool,或者multiprocessing.dummy.Thread...
futures import ThreadPoolExecutor def get(run): print(" {}finished".format(run)) # 创建线程池 # 设置线程池中最多能同时运行的线程数目,其他等待 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通过submit函数提交执行的函数到线程池中,submit函数立即返回,不阻塞 # task1和task2是任务句柄 task1 = ...
"https://www.bing.com"]# 创建线程池executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)# 定义要在线程中执行的函数defprint_message(message):print(message)# 提交任务到线程池futures=[executor.submit(print_message,url)forurlinurls]# 等待所有任务完成forfutureinfutures:# 获取任务的执行结果response=future.result...
通过继承Thread类,在子类重写run()和init()方法 importthreadingimporttimeclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,counter):super(MyThread,self).__init__()self.counter=counterdefrun(self)->None:print(f"线程名称:{threading.current_thread().name} 参数:{self.counter}开始时间:{time.strftime...
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,但很多情况下,我们需要进行线程同步、进程间通信等复杂...
run(): q = asyncio.Queue(1) producers = [asyncio.create_task(rich(q, 300))] consumers = [asyncio.create_task(lucky(q, name)) for name in 'ABC'] await asyncio.gather(*producers,) await q.join() for c in consumers: c.cancel() if __name__ == '__main__': asyncio.run(run(...