as_completed 是concurrent.futures 模块中的一个函数,用于按任务完成顺序获取线程池中的任务结果。它是一个生成器,会阻塞直到有任务完成,然后返回一个表示已完成任务的 Future 对象。使用 as_completed 可以有效地处理异步任务,而无需手动轮询每个任务的完成情况。 3. 使用 ThreadPoolExecutor 和as_completed 的示例代...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait import time # # def task(name): # print('task: %s'%name) local_data=threading.local() local_data.name='local__data' class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,event): super().__init__() self.event=event ...
可以看到执行结果与上面的 as_completed() 方法的结果不同,输出顺序和列表的顺序相同,就算 1s 的任务先执行完成,也会先打印前面提交的任务返回的结果。 ✨ 实战 以某网站为例,演示线程池和单线程两种方式爬取的差异 # coding: utf-8 import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_compl...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url ...
除了上面的as_completed方法,还可以使用executor.map方法,但是有一点不同。 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporttime#参数times用来模拟网络请求的时间defget_html(times): time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))returntimes ...
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: future = executor.submit(func, 1) result = future.result() print(f"Task result is {result}") ThreadPoolExecutor 的优点 ThreadPoolExecutor可以充分利用多核CPU的优势,实现并行执行任务的目的。现代CPU通常都有多个核心,可以同时执行多个任务,从而提高程...
由于ThreadPoolExecutor默认采用的是无界队列,如果需要处理的任务量特别大,在生产速度大于消费速度时,可能会耗光系统资源,希望找到一种方式避免这种情况。 代码 先不解释,直接上代码 # !/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completedimporttimefromrandomimp...
除了上面的as_completed方法,还可以使用executor.map方法,但是有一点不同。 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor importtime # 参数times用来模拟网络请求的时间defget_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) ...
除了python 线程池ThreadPoolExecutor(上) 文章中介绍的 submit() / cancel() / done() / result() 函数外,今天还需要额外讲解一下另外几个函数: 1.as_completed 虽然done() 函数提供了判断任务是否结束的方法,但是并不是太实用,因为我们并不知道线程到底什么时候结束,需要一直判断每个任务有没有结束。这时就可...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait import time # # def task(name): # print('task: %s'%name) local_data=threading.local() local_data.name='local__data' class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,event): ...