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 # 在使用Thread类初始化配置实例之后再额外的增加interval属性 13 self.function = function # 同理再额外的增加function属性 14 self.args = args...
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...
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...
defcallback(future):print("Task done? ",future.done())print("Result: ",future.result())# 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,并添加“完成时”回调函数 future_1=executor.submit(pow,2,4)future_2=executor.submit...
1 2 3 4 5 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。
# 得到task1的任务返回值 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。
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。
1.创建线程池 创建一个ThreadPoolExecutor对象。 max_workers 可以指定最大工作线程数,如果不指定,则默认为系统CPU核心数。 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。
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...
sleep(times) return times # 创建线程池 指定最大容纳数量为4 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) # 通过submit提交执行的函数到线程池中 task1 = executor.submit(get_thread_time, (1)) task2 = executor.submit(get_thread_time, (2)) task3 = executor.submit(get_thread_time, (3)) ...