https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 17.4.1 Executor Objects class concurrent.futures.Executor  # concurrent.futures.Executor类 An abstract class that provides methods to execute calls asynchronously. It should not be used directl…

一 信号量 二 事件 三 条件Condition 四 定时器(了解) 五 线程队列 六 标准模块-concurrent.futures 基本方法 ThreadPoolExecutor的简单使用 ProcessPoolExecutor的使用 map的使用 回调函数的应用 一 信号量 同进程一样,semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时内置计数器-1,调用release()时内置计数器+1.计数器不能小于0,当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用re…

一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务…

使用concurrent.futures模块中的线程池与进程池 线程池与进程池 以线程池举例,系统使用多线程方式运行时,会产生大量的线程创建与销毁,创建与销毁必定会带来一定的消耗,甚至导致系统资源的崩溃,这时使用线程池就是一个很好的解决方式. “池”就说明了这里边维护了不止一个线程,线程池会提前创建好规定数量的线程,把需要使用多线程的任务提交给线程池,线程池会自己选择空闲的线程来执行提交的任务,任务完成后,线程并不会在池子中销毁,而是继续存在并等待完成下一个分配的任务.当线程池以满的时候,提交的…

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模块提供了高度封装的异步调用接口,它内部有关的两个池 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用,其基础就是老版的Pool ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 方法 ProcessPoolExecutor(n):n表示池里面存放多少个进程,之后的连接最大就是n的值 submit(fn,*args,**kwargs) 异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=None, chunksiz…

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标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码 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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor,分别被用来创建线程池和进程池的代码.实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽…

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,对编写线…