(1)引入threadpool模块 (2)定义线程函数 (3)创建线程 池threadpool.ThreadPool() (4)创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests() (5)将创建的多个任务put到线程池中,threadpool.putRequest (6)等到所有任务处理完毕theadpool.pool() importthreadpooldefThreadFun(arg1,arg2):passdefmain(): device_l...
在python 中使用线程池有两种方式,一种是基于第三方库 threadpool,另一种是基于 python3 新引入的库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,这里我们介绍一下后一种。 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,在提交任务的时候有两种方式,一种是submit()函数,另一种是map()函数,两者的主要区别在于: 1)、map可以保证...
首先python 标准库里面是有 threading 库的,但是该库并没有线程池这个模块。要快速构建线程池,可以利用 concurrent.futures,该库提供了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 两个类,实现了对 threading 和 multiprocessing 的进一步抽象。这里我们只讨论 ThreadPoolExecutor: from concurrent.futures import ThreadPool...
concurrent.futures 的ThreadPoolExecutor (线程池) https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块,它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。 相比threading 等模块,该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象,它是一...
pool=threadpool.ThreadPool(poolsize)requests=threadpool.makeRequests(some_callable,list_of_args,callback)[pool.putRequest(req)forreqinrequests]pool.wait() 第一行定义了一个线程池,表示最多可以创建poolsize这么多线程; 第二行是调用makeRequests创建了要开启多线程的函数,以及函数相关参数和回调函数,其中回...
ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类,它提供了一种方便的方式来使用线程池,从而实现并发执行任务的目的。使用ThreadPoolExecutor可以避免手动管理线程的复杂性,同时可以利用现代CPU的多核心能力,提高程序的运行效率。 ThreadPoolExecutor 会维护一个线程池,当有任务提交时,它会分配一个空闲的线程来...
thread_name_prefix参数用于指定线程名称的前缀。在线程池中,每个线程的名称由前缀和一个自增的数字构成。 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor# 创建一个线程名称前缀为'Task-'的线程池withThreadPoolExecutor(thread_name_prefix='Task-')asexecutor:... ...
ThreadPoolExecutor用于创建线程池,而ProcessPoolExecutor用于创建进程池。要使用线程池,首先需要导入concurrent.futures模块,然后创建一个Executor对象。接下来,可以使用Executor对象的submit()方法提交任务到线程池。submit()方法接受一个可调用对象和一个可选参数元组,以及任意数量的关键字参数。提交的任务可以是任何可调用...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def download_single(img_url):#...下载逻辑同上...with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:executor.map(download_single, img_url_list)3.2 添加进度条 python from tqdm import tqdm for img in tqdm(previews, desc='下载进度'):#...下载...
def main(req, context): logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') t = threading.Thread(target=log_function, args=(context,)) t.start() def log_function(context): context.thread_local_storage.invocation_id = context.invocation_id logging.info('Logging from thread.')...