", 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)...
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。 示例: importthreadingfromconcurrent.futuresimportThreadPo...
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...
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ThreadPoolExecutor 一般max_workers如何设置更合理 python threadlocal,1ThreadLocal在多线程环境下,每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好,因为局部变量只有线程自己能看见,不会影响其他线程,而全局变量的修改必须加锁。但是
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。 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(类似于文件、画图),注意submit不是阻塞的,而是立即返回。 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。上面的...
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(类似于文件、画图),注意submit()不是阻塞的,而是立即返回。
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...
使用with 语句 ,通过 ThreadPoolExecutor 构造实例,同时传入 max_workers 参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。 使用submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意 submit() 不是阻塞的,而是立即返回。
1 import time 2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 3 4 def get_thread_time(times): 5 time.sleep(times) 6 return times 7 8 # 创建线程池 指定最大容纳数量为4 9 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)10 # 通过submit提交执行的函数到线程池中11 task1 = executor.submit(get...