python 中ThreadPoolExecutor 一般max_workers如何设置更合理 python threadlocal 1 ThreadLocal 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。但是局部变量也有问题,就是在
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 # ...
", 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)...
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(down_video,(3))task2=executor.submit(down_video,(2))# done方法用于判定某个任务是否完成print("任务1是否已经完成:",task1.done())# cancel方法用于取消某个任务,该任...
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 根据实际需求和计算机资源情况,可以考虑调整线程池的线程数目,以提高并...
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 import time 2 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 3 4 5 def get_thread_time(times): 6 time.sleep(times) 7 return times 8 9 10 start = time.time()11 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)12 13 i = 114 for result in executor.map(get_thread_time,[2,3,1,4])...
ThreadPoolExecutor() 构造线程池实例,传入max_workers可以设置线程池中最多能同时运行的线程数目 submit() 提交线程需要执行的任务(函数名和参数)到线程池中,立刻返回一个future对象。 result() 取task的执行结果 cancel() 取消该 Future 代表的线程任务。如果该任务正在执行,不可取消,则该方法返回 False;否则,程序...