ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 都实现了通用的 Executor 接口,所以,我们可以轻松的将基于线程的方案改为使用进程的方案。 比如下边这样: 需要注意的是,ThreadPoolExecutor 需要指定 max_workers 参数, 而ProcessPoolExecutor 的这个参数是可选的默认值是 os.cup_count()(计算机cpu核心数)。 ProcessPoolExecu...
如果超过了timeout秒,子线程还没结束,则主线程抛出TimeoutError异常,但子线程依旧会执行,直到返回 importthreadingimporttimefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeflog(msg): t = threading.currentThread() name = t.name ident = t.identprint(f"[{ident}][{name}]{msg}")# 打印线程号和线程名称def...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def spider(page): time.sleep(page) return page start = time.time() executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) i = 1 for result in executor.map(spider, [2, 3, 1, 4]): print("task{}:{}".format(i, result)) i += 1 # 运行结果 ...
在python 中使用线程池有两种方式,一种是基于第三方库 threadpool,另一种是基于 python3 新引入的库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,这里我们介绍一下后一种。 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,在提交任务的时候有两种方式,一种是submit()函数,另一种是map()函数,两者的主要区别在于: 1)、map可以保证...
deftest(num):print("Threads"num)# 新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量withThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:# 提交多个任务到线程池中 executor.submit(test,1)executor.submit(test,2)executor.submit(test,3) 输出结果: 代码语言:javascript ...
map()方法用于批量提交任务。func是可调用对象,*iterables是一个或多个可迭代对象,每个可迭代对象的元素都会作为func的参数。timeout是超时时间,chunksize指定每个子进程执行的任务数量。 results = executor.map(func, [1, 2, 3]) 这里使用 map() 方法向线程池中提交了三个任务。map() 方法会立即返回一个迭代...
2、map方法 ThreadPoolExecutor的map方法用于将函数应用于迭代器中的每个元素,该方法返回一个迭代器。map方法的语法如下: map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 其中,func参数是要执行的函数,*iterables是一个或多个迭代器,timeout和chunksize是可选参数。
timeout: 等待的最大时间,如果超过这个时间即使线程未执行完成也将返回 return_when:表示wait返回结果的条件,默认为 ALL_COMPLETED 全部执行完成再返回 还是用上面那个例子来熟悉用法 示例: from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETED, ALL_COMPLETED ...
import concurrent.futures pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(8) def _exec(x): return x + x myfuturelist = pool.map(_exec,[x for x in range(5)]) # How do I wait for my futures to finish? for result in myfuturelist: # Is this how it's done? print(result) #... stu...
Python中的concurrent.futures包中的ThreadPoolExecutor、Future和as_completed提供了关于线程池的支持。关于线程池的相关操作，主要有：1、任务的提交 任务提交是线程池的核心功能，用户可以通过submit()方法将任务提交给线程池，也可以通过map()方法进行批量的任务提交。方法会返回Future对象，用于进行任务的执行状态的跟踪...