from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, FIRST_COMPLETED from concurrent.futures import Future from multiprocessing import Pool #未来对象,task的返回容器 #线程池, 为什么要线程池 #主线程中可以获取某一个线程的状态或者某一个任务的状态,以及返回值 #当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道 #futur…

concurrent.futures是一个非常简单易用的库,主要用来实现多线程和多进程的异步并发. 本文主要对concurrent.futures库相关模块进行详解,并分别提供了详细的示例demo. 1. 模块安装 1) python 3.x中自带了concurrent.futures模块 2) python 2.7需要安装futures模块,使用命令pip install futures安装即可 pypi地址:https://pypi.python.org/pypi/futures/ 2. c…

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…

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…

1 模块简介 concurrent.futures模块是在Python3.2中添加的.根据Python的官方文档,concurrent.futures模块提供给开发者一个执行异步调用的高级接口.concurrent.futures基本上就是在Python的threading和multiprocessing模块之上构建的抽象层,更易于使用.尽管这个抽象层简化了这些模块的使用,但是也降低了很多灵活性,所以如果你需要处理一些定制化的任务,concurrent.futures或许并不适合你. concu…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import concurrent.futures import time number_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] def evaluate_item(x): result_item = count(x) print("item " + str(x) + " result " + str(result_item)) def…

python在前面写过多线程的库threading: python3多线程趣味详解 但是今天发现一个封装得更加简单暴力的多进程库concurrent.futures: # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def f1(a): time.sleep(2) print(a) return 1 pool=ThreadPool…

concurrent.futures  —Launching parallel tasks    concurrent.futures模块同时提供了进程池和线程池,它是将来的使用趋势,同样我们之前学习的进程池Pool和threadpool模块也可以使用. 对进程池疑惑的可以参阅:32进程池与回调函数http://www.cnblogs.com/liluning/p/7445457.html 对threadpool模块疑惑的可以看我闲暇时写的一段代码:(因为本人也不了解这个模块,代码里写的也是自己…

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算.这个论断我们不展开,但是有个概念我们要说明,IO密集型 vs. 计算密集型. IO密集型:读取文件,读取网络套接字频繁. 计算密集型:大量消耗CPU的数学与逻辑运算,也就是我们这里说的平行计算. 而concurrent.futures模块,可以利用multiprocessing实现真正的平行计算. 核心原理是:concurrent.futures会以子进程的形式,平行的运行多个python解释器,从而令python程序可以利用…

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…