if executor is None: executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() self._default_executor = executor # 最后将阻塞代码放到线程池执行 然后返回一个 future 对象 return futures.wrap_future(executor.submit(func, *args), loop=self
p.apply(func [, args [, kwargs]]) 在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async() p.apply_async(func [, args [, kwargs...
进程池的使用有四种方式:apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:ready()、successful()、get()。 PS:join()语句要放在close()语句后面。 实例代码...
进程池:通过使用 multiprocessing 模块的 Pool 类,可以创建进程池,实现对任务的批量处理。进程池中的多个进程可以并行执行任务,从而提高效率。 函数名功能参数返回值 Pool 进程池创建 Processcount 进程池对象 apply_async 任务加入进程池(异步) func,args 无 join 等待进程池任务结束 无 无 close 关闭进程池 无 无...
apply_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程,与父进程本身的执行(print)是异步的,而For循环中往进程池添加子进程的过程,与父进程本身的执行却是同步的。 ''' pool.apply_async(test, args=(i,)) # 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程. ...
一、线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模
apply_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程,与父进程本身的执行(print)是异步的,而For循环中往进程池添加子进程的过程,与父进程本身的执行却是同步的。''' pool.apply_async(test,args=(i,))# 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程.print("test")pool.close()pool.join...
multiprocessing.Pool(n) 可创建 n 个进程的进程池供用户调用。如果进程池任务不满,则新的进程请求会被立即执行;如果进程池任务已满,则新的请求将等待至有可用进程时才被执行。向进程池提交任务有以下两种方式。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) :非阻塞式提交。即使进程池已满,也会接受新的...
asyncio(框架可以直接支持async 定义的携程函数作为任务,celery不支持) single_thread 除此之外,直接内置方便的支持 多进程multiprocess 叠加 以上5种并发,多进程和以上细粒度并发是叠加的而不是平行的二选一关系。 总结一下那就是此框架可以适应所有编程场景,无论是io密集 cpu密集 还是cpu io双密集场景,框架能非常简...
(url)) 多线程方式: tpool = ThreadPool(20)#创建一个线程池,20个线程数 data_list = tpool.map(get_data_from_url, url_list)#将任务交给线程池,所有url都完成后再继续执行,与python的map方法类似 或 for url in url_list: data_list.append(tpool.apply_async(get_data_from_url, url) )#将任务...