這篇文章將為大家詳細講解有關Python中線程池模塊之多線程的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
引入
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
一個簡單的線程池使用案例
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python') def fun(): time.sleep(1) print(1, end='') if __name__ == '__main__': # 列表推導式 [pool.submit(fun) for i in range(20) if True]
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')
def fun(arg1,arg2):
time.sleep(1)
print(arg1, end=' ')
print(arg2, end=' ')
if __name__ == '__main__':
# 列表推導式
[pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True]
# 單個線程的執行
task = pool.submit(fun,'Hello','world')
# 判斷任務執行狀態
print(f'task status {task.done()}')
time.sleep(4)
print(f'task status {task.done()}')
# 獲取結果的函數是阻塞的,所以他會等線程結束之后才會輸出
print(task.result())阻塞等待
print(task.result())
批量獲取結果
for future in as_completed(all_task): data = future.result()
阻塞主線程,等待執行結束再執行下一個業務
# 等待線程全部執行完畢
wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)
print('')python常用的庫:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。
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