", 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)...
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是Python中处理多线程任务的一个重要类。它提供了一个简单的接口来创建线程池,并且可以方便地获取线程任务的返回值。通过使用ThreadPoolExecutor,我们可以更加轻松地进行多线程编程,提高程序的执行效率。 在使用ThreadPoolExecutor时,我们可以使用submit()方法提交函数给线程池执行,并通过result()方法获取返...
在python 中使用线程池有两种方式,一种是基于第三方库 threadpool,另一种是基于 python3 新引入的库 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,这里我们介绍一下后一种。 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,在提交任务的时候有两种方式,一种是submit()函数,另一种是map()函数,两者的主要区别在于: 1)、map可以保证...
python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ...
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor# 创建线程池对象,最大线程数为5executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=5) 1. 2. 3. 4. 步骤二:提交任务到线程池 接下来,我们需要将任务提交到线程池中执行。可以通过调用ThreadPoolExecutor对象的submit方法来实现。submit方法接受一个可调用对象和其参数,并返回一个...
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。
ThreadPoolExecutor常用函数 除了python 线程池ThreadPoolExecutor(上) 文章中介绍的 submit() / cancel() / done() / result() 函数外,今天还需要额外讲解一下另外几个函数: 1.as_completed 虽然done() 函数提供了判断任务是否结束的方法,但是并不是太实用,因为我们并不知道线程到底什么时候结束,需要一直判断每个...
ThreadPoolExecutor用于创建线程池,而ProcessPoolExecutor用于创建进程池。要使用线程池,首先需要导入concurrent.futures模块,然后创建一个Executor对象。接下来,可以使用Executor对象的submit()方法提交任务到线程池。submit()方法接受一个可调用对象和一个可选参数元组,以及任意数量的关键字参数。提交的任务可以是任何可调用...
使用ThreadPoolExecutor(max_workers=3) 创建一个线程池,最多可以同时运行3个线程。 使用executor.submit(task, i) 将任务提交到线程池中。 获取任务结果: 使用concurrent.futures.as_completed(futures) 迭代已完成的 Future 对象。 调用future.result() 获取任务的结果。