方法一:使用ThreadPoolExecutor的shutdown和wait方法 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporttimedeftask(n):time.sleep(n)returnn# 创建线程池withThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:# 提交任务future1=executor.submit(task,2)future2=executor.submit(task,3)future3=executor.submit(task,1)#...
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(get_html, (3)) task2 = executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print(task1.done()) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有...
在这个示例中,首先使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建了一个线程池。然后,使用executor.submit()方法将需要执行的函数和参数提交给线程池,返回一个任务对象(Future)。每个任务对象分别保存在task1、task2和task3变量中。 接下来,使用concurrent.futures.wait()方法等待所有任务完成。wait()方法接受一个任务...
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...
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。
ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类,它提供了一种方便的方式来使用线程池,从而实现并发执行任务的目的。使用ThreadPoolExecutor可以避免手动管理线程的复杂性,同时可以利用现代CPU的多核心能力,提高程序的运行效率。 ThreadPoolExecutor 会维护一个线程池,当有任务提交时,它会分配一个空闲的线程来...
map(fn, *iterables, timeout=None),第一个参数fn是线程执行的函数;第二个参数接受一个可迭代对象;第三个参数timeout跟wait()的timeout一样,但由于map是返回线程执行的结果,如果timeout小于线程执行时间会抛异常TimeoutError。 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def get_thread_time...
# Documentation says pool.map is asynchronous 有关ThreadPoolExecutor.map 的文档薄弱。帮助会很棒。 谢谢! ThreadPoolExecutor.map的调用在其所有任务完成之前不会阻塞。使用wait来执行此操作。 from concurrent.futures import wait, ALL_COMPLETED ...
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 ...
import concurrent.futures pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(8) def _exec(x): return x + x myfuturelist = pool.map(_exec,[x for x in range(5)]) # How do I wait for my futures to finish? for result in myfuturelist: # Is this how it's done? print(result) #... stu...