Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析
Python  /  管理员 发布于 6年前   140
本文实例讲述了Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块,两个都可以做线程池,当然ThreadPoolExecutor会更好用一些,而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块,使用方法基本一致。
首先导入模块
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
使用方法很简单,最常用的可能就是map方法和submit+as_completed
注意,一定要使用with,而不要使用for,如果你一定要用for,那么一定要手动进行executor.shutdown
,而你使用了with方法的话,再with方法内部已经实现了wait()
,在使用完毕之后可以自行关闭线程池,减少资源浪费。
使用map
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: result = executor.map(map_fun, itr_arg) '''map_fun:你传入的要执行的map函数 itr_arg:一个可迭代的参数,可以是列表字典等可迭代的对象 基本上和python的map函数一样 注意result并不是你map_fun返回的结果,而是一个生成器,如果要从中去结果,你可以使用列表生成式或者其他你想使用的方法 ''' for res in result: print(res) #这个res就是你map_fun返回的结果,你可以在这里做进一步处理
使用submit+as_completed也可以很灵活
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: future= executor.submit(fun, args) ''' 在这里你可以使用for循环来做,返回的是一个future对象 future_list=[] for i in range(max_workers): future= executor.submit(fun, args[i]) future_list.append(future) ''' for res in ac_completed(futrue_list): #这个futrure_list是你future对象的列表 print(res.result()) #循环遍历时用.result()来取返回值
两种方式差不多,都可以很好的实现多线程任务,切记一定使用with
!
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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