importasyncioimporttimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor# 模拟网络请求defsync_request(url):time.sleep(1)# 模拟网络延迟returnf"Response from{url}"asyncdefasync_request(url):awaitasyncio.sleep(1)# 模拟网络延迟returnf"Response from{url}"# 使用线程池defthread_pool_example():urls=[f"http:...
end = time.perf_counter()print(f"asyncio 耗时:{end - start:.2f}秒")returnresultsif__name__ =='__main__':# 运行线程池版本thread_results = thread_pool_example()# 运行 asyncio 版本asyncio_results = asyncio.run(asyncio_example()) ThreadPoolExecutor 耗时: 5.03 秒 asyncio 耗时: 1.00 秒 ...
Python有个内置模块叫作concurrent.futures,它提供了ThreadPoolExecutor类。这个类结合了线程(Thread)方案与队列(Queue)方案的优势,可以用来平行地处理康威生命游戏里的那种I/O操作(参见前面讲的线程方案和队列方案)。 我们把之前的代码拿过来进行更改。 # Example 1 ALIVE = '*' EMPTY = '-' class Grid: def _...
使用线程池(Thread pool)+同步队列(Queue)的实现方式: #A more realistic thread pool example#coding=utf-8importtimeimportthreadingimportQueueimporturllib2classConsumer(threading.Thread):def__init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self._queue =queuedefrun(self):whileTrue: content =sel...
Python有个内置模块叫作concurrent.futures,它提供了ThreadPoolExecutor类。这个类结合了线程(Thread)方案与队列(Queue)方案的优势,可以用来平行地处理康威生命游戏里的那种I/O操作(参见前面讲的线程方案和队列方案)。 我们把之前的代码拿过来进行更改。 # Example 1ALIVE='*'EMPTY='-'classGrid:def__init__(self,...
本文我们详细介绍了并发环境下,concurrent.futures 包中提供的进程池与线程池组件的用法,asyncio 包则实现了任务的异步执行,具体的使用方法敬请关注主页君的下一篇文章,谢谢。 7. 参考资料 《流畅的 python》。 https://docs.python.org/3.4/library/concurrent.futures.html#threadpoolexecutor-example。
在完成配置后,我们需要验证一下ThreadPoolExecutor是否按预期工作。 功能验收 我们可以通过数据流向图验证任务提交和执行的过程: sankey-beta title 数据流向验证 A[任务提交] -->|提交到| B[线程池] B -->|执行任务| C[线程] C -->|返回结果| D[用户] ...
# example1.py fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor importtime defreturn_future_result(message): time.sleep(2) returnmessage pool=ThreadPoolExecutor(max_workers=2)# 创建一个最大可容纳2个task的线程池 future1=pool.submit(return_future_result,("hello"))# 往线程池里面加入一个task ...
# example1.pyfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timedef return_future_result(message):time.sleep(2)return messagepool=ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 创建一个***可容纳2个task的线程池future1=pool.submit(return_future_result, ("hello")) # 往线程池里面加入一个taskfuture2...
提高线程的重复利用率。在Python中，可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来创建线程池。