python中threadpoolexecutor参数max_workers如何设置最大 10 def __init__(self, interval, function, args=None, kwargs=None): # 初始化的时候传参是延迟时间、调用的函数,函数的可变位置参数、函数的可变关键字参数 11 Thread.__init__(self) # 调用Thread类初始化配置实例 12 self.interval = interval # ...
tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,)) tContext.start() 1. 2. 上面这两句执行后,创建了另一个线程对象tContext并启动该线程(打印in threadContext.),同时将tJoin线程对象作为参数传给context函数,在context函数中,启动了tJoin这个线程,同时该线程又调用了join()函数(tJoin.join()),那...
Python中默认的线程池实现通常为ThreadPoolExecutor。 默认参数概述 默认情况下,Python中的ThreadPoolExecutor线程池通常会采用如下默认参数: - 线程数目(max_workers):通常为计算机的处理器核心数或者一个较小的固定值。 - 等待队列长度(max_tasks):通常为无穷大,即不限制等待任务的数量。 优化建议 调整线程数目 根据...
executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通过submit函数提交执行的函数到线程池中,submit函数立即返回,不阻塞 task1=executor.submit(get_html, (3)) task2=executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print(task1.done) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中...
1、ThreadPoolExecutor构造实例的时候,传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。 2、使用submit函数来提交线程需要执行的任务(函数名和参数)到线程池中,并返回该任务的句柄,注意submit()不是阻塞的,而是立即返回。 3、通过submit函数返回的任务句柄,能够使用done()方法判断该任务是否结束。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) 2.向线程池中提交任务 submit(fn, *args, **kwargs)用于向线程池中提交任务。 submit()方法用于向线程池中提交一个可调用对象。fn是可调用对象,*args和**kwargs是fn的位置参数和关键字参数。submit()方法返回一...
ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=()) 最常用的是 max_workers 参数,即线程池中的线程数。 submit submit(fn, *args, **kwargs) 其中fn 为方法名,其后的 *args, **kwargs 为该方法的参数。
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) 2.向线程池中提交任务 submit(fn, *args, **kwargs)用于向线程池中提交任务。 submit()方法用于向线程池中提交一个可调用对象。fn是可调用对象,*args和**kwargs是fn的位置参数和关键字参数。submit()方法返回一个Future对象,可以用来获取任务的结果。如果fn引发了...
1. ThreadPoolExecutor的简单使用 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorfromtimeimportsleepdefmethod(times):sleep(times)print('sleep {} secondes'.format(times))returntimes# max_workers参数用来控制线程池中运行的最大线程数pool=ThreadPoolExecutor(max_workers=2)# 通过submit方法将任务提交到线程池中,一...
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 创建线程池,指定工作线程数量为5 此处如果省略参数max_workers,则线程池默认工作线程数量是CPU数量的5倍。考虑到线程池往往应用于需要大量I/O交换的场景,而不是CPU计算密集型的场景,故工作线程的数量应该超过CPU的数量。