from concurrent.futures importprocesspoolexecutor
p = processpoolexecutor(5)
deftask(n):
(n)
if__name__ == '
__main__':
for i in range(10):
p.submit(task, i)
submit 提交任務之後 任務完成 會有乙個返回值 是乙個物件
from concurrent.futures importprocesspoolexecutor
p = processpoolexecutor(5)
deftask(n):
(n)
if__name__ == '
__main__':
for i in range(10):
res =p.submit(task, i) 我使用res來接收這個物件
print(res.result()) 其中有個方法可以檢視結果 result
使用result 可以檢視物件的結果 但是 不能直接在 submit後直接使用 result 因為 任務提交之後是不會直接 有放回結果的 而result就相當於 等待這個結果 那麼 非同步就會變成序列了
from concurrent.futures importprocesspoolexecutor
p = processpoolexecutor(5)
deftask(n):
(n)
return n**2
if__name__ == '
__main__':
a =for i in range(10):
res =p.submit(task, i)
p.shutdown()
for i in
a:
print(i.result())
方法 .add_done_callback() 括號內填乙個函式名 函式需要有乙個引數 這個引數會自動傳入 他是 submit的放回物件
from concurrent.futures importprocesspoolexecutor
p = processpoolexecutor(5)
deftask(n):
(n)
return n**2
defcallback(m):
print('
>>>>
', m.result())
if__name__ == '
__main__':
a =for i in range(10):
p.submit(task, i).add_done_callback(callback)
執行緒池與程序池
從python3.2開始,標準庫為我們提供了concurrent.futures模組,它提供了threadpoolexecutor和processpoolexecutor兩個類,實現了對threading和multiprocessing的更高階的抽象,是使用非同步實現,充分利用cpu提高程式執行效率...
執行緒池與程序池
為什麼要裝到容器中 可以避免頻繁的建立和銷毀 程序 執行緒 來的資源開銷 可以限制同時存在的執行緒數量 以保證伺服器不會應為資源不足而導致崩潰 幫我們管理了執行緒的生命週期 管理了任務的分配 from concurrent.futures import threadpoolexecutor,proc...
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