thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1", 2)) thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-2", 4)) except: print "Error: unable tostart thread" # Wait for threads return while 1: pass 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19...
第一种方法使用ThreadPoolExecutor类,通过调用submit方法提交任务,并通过concurrent.futures.wait方法等待所有任务完成。第二种方法使用Condition类,通过调用wait方法等待条件满足,通过notify方法通知其他线程条件已经满足。两种方法都可以实现线程池等待所有任务完成的功能,具体使用哪种方法取决于具体的需求和场景。 在使用线程池...
但如果线程超过一定数量，这种方式将会变得很复杂且线程的开关开销线性递增。池化思想是一种工程上管理长期...
all_requests=threadpool.makeRequests(down_img,all_qq) #makeRequests会自动从all_qq参数里给线程分配数据;括号里是指定函数和参数 for a in all_requests: pool.putRequest(a) #发请求 pool.wait() #等待所有线程运行完 print('下载完成!') 多进程: python里面的多线程是利用不了多核cpu的 多进程是可以...
pool = threadpool.ThreadPool(200) #线程池的大小 all_requests = threadpool.makeRequests(down_img,all_qq)#分配数据 makeRequests(函数,list) for r in all_requests: pool.putRequest(r) #发请求 pool.wait()#等待所有线程运行完 print('done!下载完成。') ...
1. 线程(Threads) 1.1 Python 中的线程工作原理 2. 创建和管理线程 2.1 创建线程 2.2 线程的生命周期和状态 2.3 线程同步和数据共享 3. 线程池(ThreadPool) 4. Python多线程编程 Python 多线程选择和注意事项 参考资料 总结 前面的文章,我们讲了什么Python的许多基础知识,现在我们开始对Python并发编程进行学习。
import concurrent.futuresdef task(name):return f"Task {name} is running"with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]for future in concurrent.futures.as_completed(futures):print(future.result())在这个例子中,我们创建了一个...
你可以使用wait函数来阻塞当前线程,直到所有任务完成或达到指定的超时时间。 concurrent.futures模块还提供了一些辅助类和函数,例如ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor的构造函数可以通过max_workers参数设置线程池或进程池的最大并发数,Future对象的done方法可以判断任务是否完成,add_done_callback方法可以注册回调函数等...
threading.Thread.__init__(self) self.name = name def run(self): for i in range(5): print(f"{self.name}: {i}") time.sleep(1) # 创建线程 thread1 = MyThread(name='Thread 1') thread2 = MyThread(name='Thread 2') # 启动线程 ...
{name} is running")time.sleep(2)return f"Task {name} is finished"# 使用ThreadPoolExecutor创建线程池,指定最大线程数为3with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:results = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]for future in concurrent.futures.as_completed(...