ThreadPoolExecutor使用浅谈，2024阿里、网易、京东等大厂最新软件测试面试题

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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正文

总的来说，ThreadPoolExecutor模块提供了一种高级的多线程编程接口，使得多线程编程更加简洁和易用。它实现了多线程和多进程的编码接口一致性，使得我们可以使用类似的方式处理多线程和多进程编程任务。

2. 基础使用

创建线程池对象

可以使用ThreadPoolExecutor类创建一个线程池对象。可以指定线程池的大小（即可同时运行的线程数量），也可以使用默认值（大小为系统默认的处理器数量）。

1 2 3 4 5 6 7 8 9	from concurrent.futures``import ThreadPoolExecutor import time   def get_html(times): time.sleep(times) print``(``"get page {} success"``.``format``(times)) return times   executor``= ThreadPoolExecutor(max_workers``=``2``)``# 表示在这个线程池中同时运行的线程有3个线程

提交任务

使用submit()方法向线程池提交任务，该方法接受一个可调用对象（函数、方法等）作为参数，并返回一个Future对象，表示异步执行的结果。

1 2 3 4 5 6	def my_task(arg): # 执行任务的代码 return result # 提交任务到线程池 future``= executor.submit(my_task, arg)

获取任务结果

可以使用Future对象的result()方法来获取任务的结果。如果任务尚未完成，result()方法会阻塞当前线程，直到任务完成并返回结果。

1 2	# 获取任务的结果 result``= future.result()

获取一组任务结果

使用submit()方法向线程池提交一组任务，并获取返回的Future对象列表，使用as_completed()函数迭代处理Future对象列表，它会在任务完成时产生结果。可以使用next()函数或直接使用for循环来获取结果

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17	def my_task(arg): # 执行任务的代码 return result args``= [arg1, arg2, arg3, ...] futures``= [executor.submit(my_task, arg)``for arg``in args] # 使用next()函数获取每个任务的结果 for future``in as_completed(futures): result``= future.result() # 处理任务结果 # 或者使用for循环获取每个任务的结果 for future``in as_completed(futures): result``= future.result() # 处理任务结果

批量提交任务

除了逐个提交任务，还可以使用map()方法批量提交任务。map()方法接受一个可调用对象和一个可迭代的参数列表，然后并行地对参数列表中的每个参数调用可调用对象，并返回一个迭代器，用于获取每个任务的结果。

1 2 3 4 5 6 7 8	def my_task(arg): # 执行任务的代码 return result args``= [arg1, arg2, arg3, ...] # 批量提交任务并获取结果 results``= executor.``map``(my_task, args)

等待任务完成

使用wait()方法等待所有已提交的任务完成。可以指定超时时间，如果超时时间到达而还有任务未完成，则不再等待并返回结果。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	from concurrent.futures``import ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED # 等待所有任务完成 executor.wait(futures) # 等待任意任务完成 executor.wait(futures, return_when``=``FIRST_COMPLETED) # 等待所有任务完成或达到超时时间（单位为秒） executor.wait(futures, timeout``=``10``)

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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