concurrent.futures和ProcessPoolExecutor这两个类实现的借口分别在不同的线程或进程中执行可调用的对象,这两个类在内部维护者一个工作线程或进程池,以及要执行的队列,这两个借口抽象的层级很高,无需关注实现细节 普通方法实现下载国旗 import os import time import sys import requests POP20_CC=('CN IN US ID BR PK NG BD RU JP' 'MX PH VN ET EG DE IR TR CD…

一.基类Executor Executor类是ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor 的基类.它为我们提供了如下方法: submit(fn, *args, **kwargs):提交任务.以 fn(*args **kwargs) 方式执行并返回 Future 对像. fn:函数地址. *args:位置参数. **kwargs:关键字参数. map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1): func:函数地址.…

import time#线程池可以用shutdown submit from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def f1(n): print(n) time.seelp(1) return n*n if __name__ =="__main__": tp = ThreadPoolExecutor(4) lst =…

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is running'%os.getpid()) time.sleep(random.randint(1,2)) return n**2 if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor() #默认开启四个进程池 l = [] start = time.t…

concurrent.futures:是关于进程池 和 线程池 的 官方文档 https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html 现讲进程池把,看文档你会发现,两种池的用法几乎是一样的 一段代码来了: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor impor time,os def work(n): print('%s is running'% os.getpid()) p…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从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m…

'''concurrent.futures是最新的开启线程池的包'''import timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor #开启线程池导入的模块 def task(i): print(i) time.sleep(1) return i if __name__ == '__main__': '''线程池的个数是cpu数 * 5,不传参默认就是cpu数 * 5''' t = ThreadPoolExecutor(20) #在池里开…

concurrent.futures 异步执行进程线程池的模块,一个抽象类,定义submit,map,shutdown方法 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random def task(n): print(os.getpid(),'is running') time.sleep(random.randint(,)) if __name__ == '__mai…

进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多, 这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途, 例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu…