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...
首先python 标准库里面是有 threading 库的,但是该库并没有线程池这个模块。要快速构建线程池,可以利用 concurrent.futures,该库提供了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 两个类,实现了对 threading 和 multiprocessing 的进一步抽象。这里我们只讨论 ThreadPoolExecutor: from concurrent.futures import ThreadPool...
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(这里主要关注线程池),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...
按照python解释器的执行来看,’man thread end!’ 应该是再最后执行,但由于添加线程的原因 ,线程字线程的执行和主线程的执行是并发的 这样看可能不清晰,我们可以再来一个例子 AI检测代码解析 # 调用threading模块 import threading from time import ctime, sleep def music(a): for i in range(2): print 'I ...
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(这里主要关注线程池),不仅可以帮我们自动调度线程,还可以做到: 1.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。
首先python标准库里面是有threading库的,但是该库并没有线程池这个模块。要快速构建线程池,可以利用concurrent.futures,该库提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象。这里我们只讨论ThreadPoolExecutor:
1、ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor创建一个线程池,任务可以提交到这个线程池中执行。ThreadPoolExecutor比ProcessPoolExecutor更容易使用,且没有像进程那样的开销。它可以让我们在一个Python解释器中进行跨线程异步编程,因为它规避了GIL。 示例: 代码语言:javascript ...
1 其中WorkerThread()继承自thread,即python内置的线程类，将创建的WorkerThread对象放入到self.workers队列中。下面看一下WorkerThread类的定义：从self.__init__(args)可看出：2 class WorkerThread(threading.Thread):"""Background thread connected to the requests/results queues.A worker thread sits in the ...
Python的threadpool是一个用于管理线程池的库,它允许在程序中创建多个线程,从而提高程序的并发性和性能。使用threadpool的步骤如下:1. 导入threadpool库:首先需要导入t...
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通常都有多个核心,可以同时执行多个任务,从而提高程序的性能和效率。 Python中的全局解释器锁(GIL)是一种机制,用于确保同一时间只有一个线程执行Python字节码。这个机制可以避免数据竞争和一些其他的并发问题,但是它也会限制Python程序的并行性能...