Python 线程池模块之多线程操作代码

1、线程池模块

引入

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2、使用线程池

一个简单的线程池使用案例

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')

def fun():
    time.sleep(1)
    print(1, end='')

if __name__ == '__main__':
    # 列表推导式
    [pool.submit(fun) for i in range(20) if True]
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')

def fun(arg1,arg2):
    time.sleep(1)
    print(arg1, end=' ')
    print(arg2, end=' ')

if __name__ == '__main__':
    # 列表推导式
    [pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True]
    # 单个线程的执行
    task = pool.submit(fun,'Hello','world')
    # 判断任务执行状态
    print(f'task status {task.done()}')
    time.sleep(4)
    print(f'task status {task.done()}')

    # 获取结果的函数是阻塞的，所以他会等线程结束之后才会输出
    print(task.result())

3、获取结果

阻塞等待

print(task.result())

批量获取结果

for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()

阻塞主线程，等待执行结束再执行下一个业务

# 等待线程全部执行完毕
wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)
print('')

以上就是Python 线程池模块之多线程操作代码的详细内容，更多关于Python 线程池模块的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python线程池threadpool实现篇

    本文为大家分享了threadpool线程池中所有的操作,供大家参考,具体内容如下 首先介绍一下自己使用到的名词: 工作线程(worker):创建线程池时,按照指定的线程数量,创建工作线程,等待从任务队列中get任务: 任务(requests):即工作线程处理的任务,任务可能成千上万个,但是工作线程只有少数.任务通过          makeRequests来创建 任务队列(request_queue):存放任务的队列,使用了queue实现的.工作线程从任务队列中get任务进行处理: 任务处理函

  • python多线程实现同时执行两个while循环的操作

    如果想同时执行两个while True循环,可以使用多线程threading来实现. 完整代码 #coding=gbk from time import sleep, ctime import threading def muisc(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %(func,ctime()) sleep(2) def move(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %

  • 用Python实现一个简单的线程池

    线程池的概念是什么? 在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源.在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收.所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些 很耗资源的对象创建和销毁.如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因. 我理解为线程池是一个存放很多线程的单位,同时还有一个对应的任务队列.整个执行过程其实就是使

  • Python mutiprocessing多线程池pool操作示例

    Python mutiprocessing多线程池pool操作示例

    本文实例讲述了Python mutiprocessing多线程池pool操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python - mutiprocessing 多线程 pool 脚本代码: root@72132server:~/python/multiprocess# ls multiprocess_pool.py multprocess.py root@72132server:~/python/multiprocess# cat multiprocess_pool.py #!/usr/bin/

  • 浅谈Python3多线程之间的执行顺序问题

    一个多线程的题:定义三个线程ID分别为ABC,每个线程打印10遍自己的线程ID,按ABCABC--的顺序进行打印输出. 我的解法: from threading import Thread, Lock # 由_acquire解锁执行后释放_release锁 def _print(_id: str, _acquire: Lock, _release: Lock) -> None: for i in range(10): _acquire.acquire() print(f"id:{_id}&

  • Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析

    本文实例讲述了Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块,两个都可以做线程池,当然ThreadPoolExecutor会更好用一些,而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块,使用方法基本一致. 首先导入模块 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 使用方法很简单,最常用的可能就

  • 解决python多线程报错:AttributeError: Can't pickle local object问题

    报错信息: Traceback (most recent call last): File "D:/flaskProject/test.py", line 35, in test pool.apply(self.out, args=(i,)) File "Python37-32\lib\multiprocessing\pool.py", line 261, in apply return self.apply_async(func, args, kwds).get(

  • 解决python ThreadPoolExecutor 线程池中的异常捕获问题

    问题 最近写了涉及线程池及线程的 python 脚本,运行过程中发现一个有趣的现象,线程池中的工作线程出现问题,引发了异常,但是主线程没有捕获异常,还在发现 BUG 之前一度以为线程池代码正常返回. 先说重点 这里主要想介绍 python concurrent.futuresthread.ThreadPoolExecutor 线程池中的 worker 引发异常的时候,并不会直接向上抛起异常,而是需要主线程通过调用concurrent.futures.Future.exception(timeou

  • Python 线程池模块之多线程操作代码

    1.线程池模块 引入 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 2.使用线程池 一个简单的线程池使用案例 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python') def fun(): time.sleep(1) print(1, end='') if __name__ == '__main__

  • Python 中包/模块的 `import` 操作代码

    用实例来说明 import 的作用吧. 创建以下包结构.一个文件夹 cookFish/,下面包含两个文件, __init__.py和cookBook.py. 为什么取这几个名字呢?假设我想用 Python 去做和鱼相关的菜,这件事情很复杂,所以我给它创建了一个包,名叫cookFish, 既然是包,在它下面必须得创建一个文件__init__.py.烧鱼必备条件之一就是菜谱,所以接着创建了 cookBook.py.这几个文件对我们这次来说就足够了,所以就没有再创建其他文件了. cookFish/ _

  • Python线程池thread pool创建使用及实例代码分享

    Python线程池thread pool创建使用及实例代码分享

    目录 前言 一.线程 1.线程介绍 2.线程特性 轻型实体 独立调度和分派的基本单位 可并发执行 4)共享进程资源 二.线程池 三.线程池的设计思路 四.Python线程池构建 1.构建思路 2.实现库功能函数 ThreadPoolExecutor() submit() result() cancel() cancelled() running() as_completed() map() 前言 首先线程和线程池不管在哪个语言里面,理论都是通用的.对于开发来说,解决高并发问题离不开对多个线程处理

  • 实例代码讲解Python 线程池

    大家都知道当任务过多,任务量过大时如果想提高效率的一个最简单的方法就是用多线程去处理,比如爬取上万个网页中的特定数据,以及将爬取数据和清洗数据的工作交给不同的线程去处理,也就是生产者消费者模式,都是典型的多线程使用场景. 那是不是意味着线程数量越多,程序的执行效率就越快呢. 显然不是.线程也是一个对象,是需要占用资源的,线程数量过多的话肯定会消耗过多的资源,同时线程间的上下文切换也是一笔不小的开销,所以有时候开辟过多的线程不但不会提高程序的执行效率,反而会适得其反使程序变慢,得不偿失. 所以,如

  • python爬虫 线程池创建并获取文件代码实例

    本实例主要进行线程池创建,多线程获取.存储视频文件 梨视频:利用线程池进行视频爬取 #爬取梨视频数据 import requests import re from lxml import etree from multiprocessing.dummy import Pool import random # 定义获取视频数据方法 def getVideoData(url): # url为列表中的视频url return requests.get(url=url,headers=headers).

  • python基于concurrent模块实现多线程

    引言 之前也写过多线程的博客,用的是 threading ,今天来讲下 python 的另外一个自带库 concurrent .concurrent 是在 Python3.2 中引入的,只用几行代码就可以编写出线程池/进程池,并且计算型任务效率和 mutiprocessing.pool 提供的 poll 和 ThreadPoll 相比不分伯仲,而且在 IO 型任务由于引入了 Future 的概念效率要高数倍.而 threading 的话还要自己维护相关的队列防止死锁,代码的可读性也会下降,相反

  • python线程池如何使用

    线程池的使用 线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor,Executor 提供了两个子类,即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor,其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池,而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池. 如果使用线程池/进程池来管理并发编程,那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池,剩下的事情就由线程池/进程池来搞定. Exectuor 提供了如下常用方

  • python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法示例

    前言 从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块,它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类. 相比 threading 等模块,该模块通过 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: 主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返

随机推荐