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...
Python的concurrent.futures模块通过Executor类实现了线程池的功能。Executor类是抽象基类,提供了submit()方法用于提交任务到线程池。Executor有两个子类:ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。ThreadPoolExecutor用于创建线程池,而ProcessPoolExecutor用于创建进程池。ThreadPoolExecutor类在内部维护了一个工作队列和一个线程池。
importtimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordefget_thread_time(times):time.sleep(times)returntimes# 创建线程池 指定最大容纳数量为4executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=4)# 通过submit提交执行的函数到线程池中task1=executor.submit(get_thread_time,(1))task2=executor.submit(get_thread_time,...
", future.done())print("Result:", future.result())#新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:#提交多个任务到线程池中,并添加“完成时”回调函数future_1 = executor.submit(pow, 2, 4)...
Thread VS ThreadPoolExecutor 周俊贤:Python并发、并行编程概念篇:并行VS并发、同步VS异步 周俊贤:python并发编程之多线程:thread、ThreadPoolExecutor 周俊贤:Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor 周俊贤:python并行编程之Asyncio 博文的大部分资料和代码是参考自附录参考资料里面的材料,外加个人理解。
线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。Python的线程是有GIL锁的，所以是单核的。Python的进程每个都有独立的GIL锁，所以是多核的，但是每个都...
Python线程资源占用 python线程池最大数量,concurrent.futures包含线程池和进程池,目前只记录线程池 ThreadPoolExecutor的使用小二,上代码~fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimportthreadingimporttimedeftest(i):print('threadingnameis%s,%s,
ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务 #map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) ...
Python中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，均来自concurrent.futures模块，它们允许主线程监控子线程或子进程的状态和任务结果。submit方法返回Future对象，用于跟踪任务进度和状态。ThreadPoolExecutor下，初始时四个任务都处于未完成状态。2.5秒后，task1和task2完成，而task3和task4由于sleep，状态未...