1. Future内部还是用了condition这个锁 2. Cancel #future在执行时,会一直更新这个状态defcancel(self):"""Cancel the future if possible. Returns True if the future was cancelled, False otherwise. A future cannot be cancelled if it is running or has already completed."""with self._condition:ifsel...
future是concurrent.futures模块和asyncio模块的重要组件.在这两个模块中,都有一个Future类.这个类的作用相同, 两个Future类的实例都表示已经完成或者尚未完成的延迟计算,类似JavaScript中的Promise对象. 我们应当记住一件事,通常情况下,自己不应该创建future,而是使用并发框架(concurrent.futures和asyncio)实例化,原因很简...
done()方法用于判断Future代表的异步操作是否已经完成。 importconcurrent.futuresdeffunc():return42withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor()asexecutor:future=executor.submit(func)print(future.done()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Future的属性 done done属性用于表示Future代表的异步操作是否已经完成。 imp...
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: to_do=[]forsiteinsites: future=executor.submit(download_one,site) to_do.append(future)defmain(): sites=['https://www.yiibai.com/mysql','https://www.yiibai.com/python','https://www.yiibai.com/php','https://www.yi...
threadpool是一个比较老的模块了,现在虽然还有一些人在用,但已经不再是主流了,关于python多线程,现在已经开始步入未来(future模块)了 2、未来: 使用concurrent.futures模块,这个模块是python3中自带的模块,但是,python2.7以上版本也可以安装使用,具体使用方式如下: ...
有时候，你可能希望等待一组任务完成，但不想无限期地等待。concurrent.futures模块提供了wait()方法，可以等待一组Future对象完成，并设置超时时间。import concurrent.futuresdefprocess_data(data):# 处理数据的代码# 返回结果data = [data1, data2, data3]with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor...
threading.Thread.__init__(self) self.func = func self.argv = argv # 运行函数 并将返回值存起来 def run(self): self.result = self.func(*self.argv) # 初始化Future # 放入函数和参数就能直接开启一个线程运行 # 异步操作 def __init__(self, func, argv=()): ...
import time import concurrent.futures def aggregate_news(user_id): print('the current task {} start'.format(user_id)) time.sleep(1) print('{} task end '.format(user_id)) def aggregate_all(users): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=15) as executor: executor.map(aggreg...
Python中的concurrent.futures包中的ThreadPoolExecutor、Future和as_completed提供了关于线程池的支持。关于线程池的相关操作，主要有：1、任务的提交 任务提交是线程池的核心功能，用户可以通过submit()方法将任务提交给线程池，也可以通过map()方法进行批量的任务提交。方法会返回Future对象，用于进行任务的执行状态的跟踪...
下面是一个使用 ThreadPoolExecutor 类创建线程池的例子：pythonCopy codeimport concurrent.futures def worker():# 执行任务 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:future = executor.submit(worker)在这个例子中，我们使用 ThreadPoolExecutor 类创建了一个最大容量为 5 的线程池。