而从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,不仅可以帮我们自动调度线程,还可以做到: • 主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返回值。 • 当一个线程完成的时候,主线程能够立即知道...
executor.shutdown(wait=True)# 关闭线程池,等待已提交的任务完成 1. 通过shutdown(wait=True)确保线程池中的所有任务完成后再关闭它。 Mermaid 流程图与序列图 旅行图 使用者线程池 初始化 导入模块 定义任务 创建线程池 提交与执行 提交任务 任务执行 获取结果 清理 关闭线程池 使用ThreadPoolExecutor 的旅程 序...
# 等待所有任务完成forfutureinas_completed(futures):print(f"任务完成,结果:{future.result()}")# 关闭线程池print("所有任务完成,关闭线程池")executor.shutdown(wait=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 结语 通过上述步骤,你可以实现在Python中使用ThreadPoolExecutor超时关闭线程池的功能。这不仅可以帮助你避...
", 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)future_2 = executor.submit(pow, 3, 4)callback_f...
threadPool=ThreadPoolExecutor(max_workers=4) fordataindatas: future=threadPool.submit(self.parse, data) obj_list.append(future) future.add_done_callback(self.Future) threadPool.shutdown(wait=True) 迭代版本一: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
executor.shutdown() 6.其他常用方法 wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED) wait()方法用于等待一组Future对象执行完毕。fs是一组Future对象,timeout是超时时间,return_when指定何时返回。如果指定return_when为FIRST_COMPLETED,则在第一个Future对象完成后就会返回。
shutdown(wait=True):关闭线程池。 基础语法 方法一: deffunc(name, addr): tn=threading.currentThread().name logs.info("{} 姓名:{}, 住址:{}".format(tn, name, addr)) time.sleep(3)returnnamedefthreadPool_base(action, *args):#创建一个最大容纳数量为2的线程池pool = ThreadPoolExecutor(max...
executor = ThreadPoolExecutor() executor.submit(foo) executor.shutdown() 执行结果: Python资源共享群:484031800 enter at 16:20:31 ... exit at 16:20:36 ... shutdown(wait=True) 方法默认阻塞当前线程,等待子线程执行完毕。即使 shutdown(wait=Fasle)也只是非阻塞的关闭线程池,线程池中正在执行任务的...
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 2、接下来,我们创建一个线程池,在这个例子中,我们将创建一个包含5个线程的线程池。 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 在这里执行你的任务 pass 3、当我们完成所有任务后,我们可以使用shutdown()方法来关闭线程池,这个方法会等待所有已提交...