ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=()) 最常用的是 max_workers 参数,即线程池中的线程数。 submit submit(fn, *args, **kwargs) 其中fn 为方法名,其后的 *args, **kwargs 为该方法的参数。 示例: importthreadingfromconcurrent.f...
concurrent.futures是Python中执行异步编程的重要工具,它提供了以下两个类: 1.ThreadPoolExecutor fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutordeftest(num):print("Threads"num)#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executor.submit...
python中threadpoolexecutor参数max_workers如何设置最大 10 def __init__(self, interval, function, args=None, kwargs=None): # 初始化的时候传参是延迟时间、调用的函数,函数的可变位置参数、函数的可变关键字参数 11 Thread.__init__(self) # 调用Thread类初始化配置实例 12 self.interval = interval # ...
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 max_works 性能 本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容,具体介绍如下。 线程是一个进程的实体,是由表示程序运行状态的寄存器(如程序计数器、栈指针)以及堆栈组成,它是比进程更小的单位。 线程是程序中的一个执行流。一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的...
max_workers 可以指定最大工作线程数,如果不指定,则默认为系统CPU核心数。 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。
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。上面的...
ThreadPoolExecutor是Python的一个线程池类,它允许你管理一个线程池以执行异步任务。当你创建ThreadPoolExecutor实例时,有几个参数可以设置,包括核心线程数、最大线程数、任务队列大小和超时时间等。 下面是一些常用的参数: max_workers:最大工作线程数。这个参数决定了线程池中可以同时执行的最大任务数。如果设置为...
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) i = 1 for result in executor.map(spider, [2, 3, 1, 4]): print("task{}:{}".format(i, result)) i += 1 运行结果: task1:2 task2:3 task3:1 task4:4 使用map 方法,无需提前使用 submit 方法,map 方法与 python 高阶函数 map 的含义相同...
start=time.time()executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=4)i=1forresultinexecutor.map(spider,[2,3,1,4]):print("task{}:{}".format(i,result))i+=1# 运行结果task1:2task2:3task3:1task4:4 使用map方法,无需提前使用submit方法,map 方法与 python 高阶函数 map 的含义相同,都是将序列中的每...