它通过预先创建一定数量的线程来处理任务,避免了频繁创建和销毁线程带来的性能开销。Python中的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor就是一个很好的线程池实现。 动态线程池的概念 动态线程池不仅仅在程序开始时创建一定数量的线程,而是根据任务的需要动态调整线程的数量。这样能够更好地适应任务高峰和低谷的情况。 实现原...
import socket from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=20) def run_server(host='127.0.0.1', port=55555): sock = socket.socket() sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) sock.bind((host, port)) sock.listen() while True: clie...
futures import ThreadPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETED def slow_operation(task_id): """模拟一个耗时的网络请求""" sleep_time = random.uniform(0.5, 2) time.sleep(sleep_time) return f"Task {task_id} completed in {sleep_time:.2f} seconds" def demonstrate_future_features(): with Thread...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETED def slow_operation(task_id): """模拟一个耗时的网络请求""" sleep_time = random.uniform(0.5, 2) time.sleep(sleep_time) return f"Task {task_id} completed in {sleep_time:.2f} seconds" def demonstrate_future_features():...
结果可想而知与requests+ThreadPoolExecutor执行速度上并没有太多的差别,因为我们的IO任务还是放在对应的子线程中去处理的,只是这里通过wait引入了异步的概念,但是在某些场景可以取得更大自由度程度的控制。 fetch(0) = 0 fetch(1) = 1 fetch(2) = 2 ...
设置最大线程数为4withThreadPoolExecutor(max_workers=4)asexecutor:# 提交任务到线程池future_to_id=...
run_scraper_tasks(executor) ) print('Use asyncio+requests+ThreadPoolExecutor cost: {}'.format(time.time() - start)) 结果可想而知与requests+ThreadPoolExecutor执行速度上并没有太多的差别,因为我们的IO任务还是放在对应的子线程中去处理的,只是这里通过wait引入了异步的概念,但是在某些场景可以取得更大自由...
import time from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor def cpu_intensive_task(n): """计算密集型任务:计算大量浮点数运算""" result = 0 for i in range(n): result += i ** 2 / 3.14 return result def compare_performance(): numbers = [10**6] * 20 # 20个大规...
ModuleNotFoundError: No module named'thread'In [2]:importthreading In [3]:import_thread In [4]: 3.4 不使用线程的情况 在第一个例子中, 我们将使用 time.sleep()函数来演示线程是如何工作的。 time.sleep()函数需要一个浮点型的参数,然后以这个给定的秒数进行“睡眠”,也就是说,程序的执行会暂时停止...
In order to use thread pools, Python 3.x includes theThreadPoolExecutorclass, and both Python 2.x and 3.x havemultiprocessing.dummy.ThreadPool.multiprocessing.dummyreplicates the API ofmultiprocessingbut is no more than a wrapper around thethreadingmodule. ...