多进程:主要运行multiprocessing模块 import os,time import sys from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): """docstring for MyProcess""" def __init__(self, arg, callback): super(MyProcess, self).__init__() self.arg = a…

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 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ThreadPoolE…

#python自带的线程池 from multiprocessing.pool import ThreadPool #注意ThreadPool不在threading模块下 from multiprocessing import Pool #导入进程池 def func(*args,**kwargs): print(args,kwargs) pool=ThreadPool(2) #pool=Pool(2) ##进程池 pool.apply_async(func,args=(1,2),kwds={}…

1 引入线程池的原因 由于线程的生命周期中包括创建.就绪.运行.阻塞.销毁阶段,当我们待处理的任务数目较小时,我们可以自己创建几个线程来处理相应的任务,但当有大量的任务时,由于创建.销毁线程需要很大的开销,运用线程池这些问题就大大的缓解了. 2 线程池的使用 我们只需要运用Executors类给我们提供的静态方法,就可以创建相应的线程池: public static ExecutorSevice newSingleThreadExecutor() public static ExecutorSe…

jdk1.7.0_79  在上一篇<ThreadPoolExecutor线程池原理及其execute方法>中提到了线程池ThreadPoolExecutor的原理以及它的execute方法.本文解析ThreadPoolExecutor#submit. 对于一个任务的执行有时我们不需要它返回结果,但是有我们需要它的返回执行结果.对于线程来讲,如果不需要它返回结果则实现Runnable,而如果需要执行结果的话则可以实现Callable.在线程池同样execute提供一个不需要返回结果的任务执行,而…

先上代码: pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求,get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数 #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in reqs] #多线程一块执行 pool.wa…

引用 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multiprocessing的进一步抽象,对…

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…

这周的作业是写一个线程池,python的线程一直被称为鸡肋,所以它也没有亲生的线程池,但是竟然被我发现了野生的线程池,简直不能更幸运~~~于是,我开始啃源码,实在是虐心,在啃源码的过程中,我简略的了解了python线程的相关知识,感觉还是很有趣的,于是写博客困难症患者一夜之间化身写作小能手,完成了一系列线程相关的博客,然后恍然发现,python的多线程是一个鸡肋哎...这里换来了同事们的白眼若干→_→.嘻嘻,但是鸡肋归鸡肋,看懂了一篇源码给我带来的收获和成就感还是不能小视,所以还是分享下~~~…

概念: 什么是线程池? 诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器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,这样就引入了"池"的概念,"池"的概念使得人们可以定制…