pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求, #get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数, #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in req...
def search(i, data): pass with ThreadPoolExecutor(t_num) as executor: # 创建 ThreadPoolExecutor task_list = [executor.submit(search, i, data) for i, data in enumerate(datas)] # 提交任务 wait(task_list, return_when=ALL_COMPLETED) # 等待全部任务结束 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
asset_info['hwaddr_interfaces'] = ret[node]['hwaddr_interfaces']['eth0']returnasset_infoimportthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args=()):super(MyThread,self).__init__() self.func = func self.args = argsdefrun(self): self.result = self.func(*self.args...
returnresult if__name__=='__main__': data=[] threads=[] nums=[1,2,3] fornuminnums: t=MyThread(add,args=(num,)) threads.append(t) t.start() fortinthreads: t.join() data.append(t.get_result()) print(data) Python多线程实现 fromthreadingimportThread deffunc(): foriinrange(100...
Thread resultfor2.5:5.0Additional string data:World Thread resultfor3.5:7.0Additional string data:OpenAI All threads have finished execution. 1.2.2 启动线程和等待线程终止:strat()和join()方法# 在Python 的threading模块中,start()和join()是Thread类的两个非常重要的方法,它们在多线程编程中扮演着关键的角...
您还可以使用concurrent.futures模块 import concurrent.futures_pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()def func1(): for i in range(0, 100000000): pass return 'abc' def func2(): for i in range(0, 100000000): pass return 'xyz' if __name__=='__main__': p1 = _pool.submit(func...
线程(Thread):线程是进程内部的执行路径,用于执行程序的一部分。Python 提供了 threading 模块来创建和管理线程。 进程(Process):进程是程序的执行实例,具有独立的资源和控制流程。可以使用 multiprocessing 模块在 Python 中创建和管理进程。 多线程(Multithreading):多线程是在单个进程内创建多个线程来同时执行任务的方式...
threads = [threading.Thread(target=thread_func) for _ in range(5)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(data) # 输出各线程名,无数据竞争2.3 可变类型的内存管理与性能考量2.3.1 引用计数与垃圾回收 Python采用引用计数机制管理内存。当可变类型的引用计数降为零时,其所...
asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs): 将同步函数在单独线程中执行,并返回一个Future。 多路复用 asyncio.gather(*aws, return_exceptions=False): 并发执行多个协程,并等待所有协程完成。 asyncio.wait(fs, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED):等待一组Future完成,可以设置超时时间和满足条件...
close() return result result = func() print(result) ⚠️ 由于pymysql、MySQLdb等threadsafety值为1,所以该模式连接池中的线程会被所有线程共享,因此是线程安全的。如果没有连接池,使用pymysql来连接数据库时,单线程应用完全没有问题,但如果涉及到多线程应用那么就需要加锁,一旦加锁那么连接势必就会排队...