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...
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。') ###进程池### from multiprocessing import ...
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。
4.2 线程池ThreadPoolExecutor 4.2.1 线程池的工作原理 线程池是一种预先创建一定数量线程的技术，当...
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...
{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(...
(logging.ERROR)classMyThreadPool:def__init__(self,max_thread_num):#thread arrayself._max_thread_num=max_thread_numself._total_thread_num=0#the flag for all threads to destroyself._stop=False#mutexself._lock=threading.Lock()#import contitionsself._cond_idle=threading.Condition(self._lock)...
learn_thread.setDeamon(True) play_thread.setDeamon(True) # result: # learning Python started # playing Game started # [lasting for 0.015601158142089844s] 主线程逻辑执行完后就退出了,其他两个线程还没来得及打印消息也被一并终止了。 如果主线程需要等到两个线程执行完后再打印整个运行时间,就可以这么设置...