", 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)...
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...
当with块执行完毕时,线程池会自动关闭,释放资源。 with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: future = executor.submit(func, 1) result = future.result() print(f"Task result is {result}") ThreadPoolExecutor 的优点 ThreadPoolExecutor可以充分利用多核CPU的优势,实现并行执行任务的目的。现代CPU...
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...
python threadpoolexecutor配置超时 python3 threadpool,一、线程池很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块,之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy作为可以使用线程池的方式,在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.fut
with ThreadPoolExecutor() as executor: future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) # 所有函数执行完毕(with语句结束)后才会往下执行 第四种: executor = ThreadPoolExecutor() ...
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...
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(15) as exector: #先开15个线程试试,哈哈 future_to_url = {} #这个字典是用来存储对应的url和task的关联关系的,一一映射 channel = 1 #线程编号,就是asyncWorker中的threadId for item in urlIter: if item['parse'] == 'proxylists': for param in map(...
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [executor.submit(compute_square, i) for i in range(10)] for future in as_completed(futures): print(f"结果:{future.result()}") 线程池可以有效地管理并调度并发任务,特别适合CPU密集型的计算任务。
lock=Lock()withlock:pass 池化技术 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from concurrent.futuresimportThreadPoolExecutorwithThreadPoolExecutor()asexecutor:# 方法1results=executor.map(func,[1,2,3])# 方法2future=executor.submit(func,1)result=future.result()...