热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Python线程池ThreadPoolExecutor(二)Python零基础入门教程

目录一.Python线程池前言二.Python线程池ThreadPoolExecutor常用函数1.线程池as_completed函数使用2.线程池ma

Python 线程池 ThreadPoolExecutor(二) - Python零基础入门教程

目录

  • 一.Python 线程池前言
  • 二.Python 线程池 ThreadPoolExecutor 常用函数
    • 1.线程池 as_completed 函数使用
    • 2.线程池 map 函数使用
    • 3.线程池 wait 函数使用
  • 三.猜你喜欢

零基础 Python 学习路线推荐 : Python 学习目录 >> Python 基础入门

一.Python 线程池前言

紧接着上一篇文章 Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一) 我们继续对线程池深入一点了解,其实 Python 中关于线程池,一共有两个模块:

  • 1.threadpool — 是一个比较老的模块了,现在虽然还有一些人在用,但已经不再是主流了;
  • 2.concurrent.futures — 目前线程池主要使用这个模块,主流模块;

二.Python 线程池 ThreadPoolExecutor 常用函数

除了 Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一) 文章中介绍的 submit / cancel / done / result 函数外,今天还需要额外讲解一下另外几个函数:

1.线程池 as_completed 函数使用

虽然 done 函数提供了判断任务是否结束的方法,但是并不是太实用,因为我们并不知道线程到底什么时候结束,需要一直判断每个任务有没有结束。这时就可以使用 as_completed 方法一次取出所有任务的结果。

as_completed 方法是一个生成器,在没有任务完成的时候,会阻塞,在有某个任务完成的时候,就能继续执行 for 循环后面的语句,然后继续阻塞住,循环到所有的任务结束。

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程池 ThreadPoolExecutor.py
@Time:2021/05/05 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def download_video(index):
    time.sleep(2)
    print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.gmtime())))
    return index

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [1, 2, 3, 4, 5]
all_task = [executor.submit(download_video, (url)) for url in urls]

for task in as_completed(all_task):
    data = task.result()
    print("任务{} down load success".format(data))


"""
输出结果:

download video 1 finished at 2021-05-05 07:10:00
任务1 down load success
download video 2 finished at 2021-05-05 07:10:00
任务2 down load success
download video 3 finished at 2021-05-05 07:10:02
任务3 down load success
download video 4 finished at 2021-05-05 07:10:02
任务4 down load success
download video 5 finished at 2021-05-05 07:10:04
任务5 down load success
"""

代码分析:

5 个任务,2 个线程,由于在线程池构造的时候允许同时最多执行 2 个线程,所以同时执行任务 1 和任务 2 ,重代码的输出结果来看,任务 1 和任务 2 执行后,for 循环进入阻塞状态,直到任务 1 或者任务 2 结束之后才会 for 才会继续执行任务 3 / 任务 4 ,并保证同时执行的最多只有两个任务(关于自定义时间格式请参考:Python time 模块).

2.线程池 map 函数使用

和 as_completed 方法不同的是:map 方法能保证任务的顺序性,举个例子:如果同时下载 5 个视频,就算第二个视频比第一个视频先下载完成,也会阻塞等待第一个视频下载完成并通知主线程之后,第二个下载完成的视频才回通知主线程,保证按照顺序完成任务,下面举个例子说明一下:

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程池 ThreadPoolExecutor.py
@Time:2021/05/05 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def download_video(index):
    time.sleep(index)
    print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.gmtime())))
    return index

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 1, 4, 5]


for data in executor.map(download_video,urls):
    print("任务{} down load success".format(data))


"""
输出结果:

download video 2 finished at 2021-05-05 07:10:55
download video 3 finished at 2021-05-05 07:10:56
任务3 down load success
任务2 down load success
download video 1 finished at 2021-05-05 07:10:56
任务1 down load success
download video 4 finished at 2021-05-05 07:10:00
任务4 down load success
download video 5 finished at 2021-05-05 07:10:01
任务5 down load success
"""

代码分析:

重上面的输出结果看来,即便任务 2 比任务 3 先完成,for 循环输出的内容依旧是提示先完成的任务 3 再完成任务 2 ,根据列表 urls 顺序输出,保证任务的顺序性!

3.线程池 wait 函数使用

**wait 方法有点类似线程的 join 方法,能阻塞主线程,直到线程池中的所有的线程都操作完成!**实例代码如下:

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程池 ThreadPoolExecutor.py
@Time:2021/05/05 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def download_video(index):
    time.sleep(2)
    print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.gmtime())))
    return index

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [1, 2, 3, 4, 5]
all_task = [executor.submit(download_video,(url)) for url in urls]

wait(all_task,return_when=ALL_COMPLETED)

print("main ")


"""
输出结果:

download video 2 finished at 2021-05-05 07:10:22
download video 1 finished at 2021-05-05 07:10:22
download video 3 finished at 2021-05-05 07:10:24
download video 4 finished at 2021-05-05 07:10:24
download video 5 finished at 2021-05-05 07:10:26
main
"""

** wait 方法接收 3 个参数,等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件 return_when 默认为 ALL_COMPLETED ,表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中,确实是所有任务都完成了,主线程才打印出 main 。等待条件还可以设置为 FIRST_COMPLETED ,表示第一个任务完成就停止等待。**

三.猜你喜欢

  1. Python 条件推导式
  2. Python 列表推导式
  3. Python 字典推导式
  4. Python 函数声明和调用
  5. Python 不定长参数 *argc/**kargcs
  6. Python 匿名函数 lambda
  7. Python return 逻辑判断表达式
  8. Python 字符串/列表/元组/字典之间的相互转换
  9. Python 局部变量和全局变量
  10. Python type 函数和 isinstance 函数区别
  11. Python is 和 == 区别
  12. Python 可变数据类型和不可变数据类型
  13. Python 浅拷贝和深拷贝
  14. Python 文件读写操作
  15. Python 异常处理
  16. Python 模块 import
  17. Python __name__ == ‘__main__’详细解释
  18. Python 线程创建和传参
  19. Python 线程互斥锁 Lock
  20. Python 线程时间 Event
  21. Python 线程条件变量 Condition
  22. Python 线程定时器 Timer
  23. Python 线程信号量 Semaphore
  24. Python 线程障碍对象 Barrier
  25. Python 线程队列 Queue – FIFO
  26. Python 线程队列 LifoQueue – LIFO
  27. Python 线程优先队列 PriorityQueue

未经允许不得转载:猿说编程 » Python 线程池 ThreadPoolExecutor(二)

本文由博客 - 猿说编程 猿说编程 发布!


推荐阅读
  • YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程
    本文介绍了关于人工智能、神经网络和深度学习的知识点,并提供了YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算的详细教程。文章还提到了郑州最低生活保障的话题。对于从事目标检测任务的人来说,YOLO是一个熟悉的模型。文章还提到了yolov4和yolov6的相关内容,以及选择模型的优化思路。 ... [详细]
  • 深入理解Kafka服务端请求队列中请求的处理
    本文深入分析了Kafka服务端请求队列中请求的处理过程,详细介绍了请求的封装和放入请求队列的过程,以及处理请求的线程池的创建和容量设置。通过场景分析、图示说明和源码分析,帮助读者更好地理解Kafka服务端的工作原理。 ... [详细]
  • Android工程师面试准备及设计模式使用场景
    本文介绍了Android工程师面试准备的经验,包括面试流程和重点准备内容。同时,还介绍了建造者模式的使用场景,以及在Android开发中的具体应用。 ... [详细]
  • 本文介绍了一道经典的状态压缩题目——关灯问题2,并提供了解决该问题的算法思路。通过使用二进制表示灯的状态,并枚举所有可能的状态,可以求解出最少按按钮的次数,从而将所有灯关掉。本文还对状压和位运算进行了解释,并指出了该方法的适用性和局限性。 ... [详细]
  • linux进阶50——无锁CAS
    1.概念比较并交换(compareandswap,CAS),是原⼦操作的⼀种,可⽤于在多线程编程中实现不被打断的数据交换操作࿰ ... [详细]
  • 本文介绍了协程的概念和意义,以及使用greenlet、yield、asyncio、async/await等技术实现协程编程的方法。同时还介绍了事件循环的作用和使用方法,以及如何使用await关键字和Task对象来实现异步编程。最后还提供了一些快速上手的示例代码。 ... [详细]
  • C++ STL复习(13)容器适配器
    STL提供了3种容器适配器,分别为stack栈适配器、queue队列适配器以及priority_queue优先权队列适配器。不同场景下,由于不同的序列式 ... [详细]
  • java线程池的实现原理源码分析
    这篇文章主要介绍“java线程池的实现原理源码分析”,在日常操作中,相信很多人在java线程池的实现原理源码分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资 ... [详细]
  • 本文介绍了使用kotlin实现动画效果的方法,包括上下移动、放大缩小、旋转等功能。通过代码示例演示了如何使用ObjectAnimator和AnimatorSet来实现动画效果,并提供了实现抖动效果的代码。同时还介绍了如何使用translationY和translationX来实现上下和左右移动的效果。最后还提供了一个anim_small.xml文件的代码示例,可以用来实现放大缩小的效果。 ... [详细]
  • Tomcat/Jetty为何选择扩展线程池而不是使用JDK原生线程池?
    本文探讨了Tomcat和Jetty选择扩展线程池而不是使用JDK原生线程池的原因。通过比较IO密集型任务和CPU密集型任务的特点,解释了为何Tomcat和Jetty需要扩展线程池来提高并发度和任务处理速度。同时,介绍了JDK原生线程池的工作流程。 ... [详细]
  • 笔记day2 ... [详细]
  • 本文介绍了Android 7的学习笔记总结,包括最新的移动架构视频、大厂安卓面试真题和项目实战源码讲义。同时还分享了开源的完整内容,并提醒读者在使用FileProvider适配时要注意不同模块的AndroidManfiest.xml中配置的xml文件名必须不同,否则会出现问题。 ... [详细]
  • 李逍遥寻找仙药的迷阵之旅
    本文讲述了少年李逍遥为了救治婶婶的病情,前往仙灵岛寻找仙药的故事。他需要穿越一个由M×N个方格组成的迷阵,有些方格内有怪物,有些方格是安全的。李逍遥需要避开有怪物的方格,并经过最少的方格,找到仙药。在寻找的过程中,他还会遇到神秘人物。本文提供了一个迷阵样例及李逍遥找到仙药的路线。 ... [详细]
  • 重入锁(ReentrantLock)学习及实现原理
    本文介绍了重入锁(ReentrantLock)的学习及实现原理。在学习synchronized的基础上,重入锁提供了更多的灵活性和功能。文章详细介绍了重入锁的特性、使用方法和实现原理,并提供了类图和测试代码供读者参考。重入锁支持重入和公平与非公平两种实现方式,通过对比和分析,读者可以更好地理解和应用重入锁。 ... [详细]
  • 本文介绍了操作系统的定义和功能,包括操作系统的本质、用户界面以及系统调用的分类。同时还介绍了进程和线程的区别,包括进程和线程的定义和作用。 ... [详细]
author-avatar
小啊小刺猬0801_302
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有