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
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor import time import os # pool = ThreadPoolExecutor(5) # 池子里面固定只有五个线程 # 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数五倍的线程 pool = ProcessPoolExecutor(5) # 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机c...
pool=ThreadPool(processes=3) return_list=pool.map(fun, arg) print('map: 堵塞') pool.close() pool.join() print(return_list) # apply_async print('\n---apply_async---') async_pool=ThreadPool(processes=4) results=[] foriinrange(5): msg='msg: %d'%i result=async_pool.apply_async(...
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 锁和同步:多个进程同时访问共享资源时,可能会导致资源竞争和数据不一致的问题。为了避免这些问题,multiprocessing 模块提供了锁(Lock)、信号量(Semaphore)、条件变量(...
conn, address = server.accept() pool.apply_async(worker, args=(conn,)) 由于进程池和线程池API接口设置的都一样,所以用进程池可以将ThreadPool改成Pool,导包的时候也要修改。 其他代码都差不多。ThreadPool()默认开启1个线程(线程池只有一个),这是我电脑的结果,但是老师运行调试的是 cpu的核数!发布...
pool=ThreadPool(2)#pool=Pool(2) ##进程池pool.apply_async(func,args=(1,2),kwds={})#注意这里是kwds,不是kwargspool.close()#在join之前,必须要close一下,不允许再提交任务了,关闭提交任务的通道pool.join()###特别注意,进程池和线程池是在Linux上的东西,上面的代码要想在win上运行,可用如下方法(只...
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...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor from concurrent.futures import as_completed def fib(n): return 1 if n <= 2 else fib(n-1) + fib(n-2) if __name__ == '__main__': ...
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. ...