线程池与进程池
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2022-05-01 13:00:47
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1、线程池
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
的更高级的抽象,是使用异步实现,充分利用CPU提高程序执行效率,对编写线程池/进程池提供了直接的支持,而传统的进程池/线程池是使用阻塞式实现的;python2.7版本可以安装futures模块,使用方式和python3一样。
其中:concurrent.futures基础模块是executor和future
调用线程池的简化代码:
import concurrent.futures
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
future_to_domains = {executor.submit(guess_new_subdomains_and_ips, domain): domain for domain in domains_set}
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_domains):
url = future_to_domains[future]
try:
data = future.result(timeout=10) # 有处理比较慢的,需要加超时处理,例如爬虫
except Exception as exc:
print exc
""" 异步线程池可以直接获得函数返回结果 """
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def return_future_result(message):
time.sleep(2)
return message
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 创建一个最大可容纳2个task的线程池
future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello")) # 往线程池里面加入一个task
future2 = pool.submit(return_future_result, ("world")) # 往线程池里面加入一个task
print(future1.done()) # 判断task1是否结束
time.sleep(3)
print(future2.done()) # 判断task2是否结束
print(future1.result()) # 查看task1返回的结果
print(future2.result()) # 查看task2返回的结果
concurrent.futures的详细使用参见如下链接:
https://blog.csdn.net/dutsoft/article/details/54728706
线程池和进程池的使用方式类似,只需将Thread换成Process
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