Python线程池、多线程、异步

最新推荐文章于 2025-10-02 02:39:22 发布
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本文介绍如何使用线程池实现多线程环境下Selenium浏览器自动化操作。通过封装Selenium的打开与关闭功能，实现同时启动多个浏览器实例进行并行任务处理。

导入线程池
定义阻塞函数（需要多线程的执行语句）
准备参数，数组形势的，线程池是以数组的形势接收参数的。一个数组一个参数，如果阻塞函数有多个参数就多几个数组，没有参数则不要数组。

演示：我需要同时开启多个selenium执行相应操作（点击、等待）

先简单封装selenium的打开和关闭，看能不能同时打开多个selenium并关闭。

尝试了一下，一个driver只能操作一个窗口，要多个窗口同时，就直接多定义几个driver就行了

python实现支持异步的线程池
qq_42347617的博客
04-26 1090
Py3: ThreadPoolExecutor Python 的同步原语 互斥锁 lock = threading.Lock() #申请锁 lock.acquire() lock.release() 条件变量 （信号量） condition = threading.Condition() condition.acquire() #加锁 condition.release() #解锁 cond...
如何通过Python线程池实现异步编程？
xuxian的博客
08-02 1699
线程池是一种并发处理机制，它可以在程序启动时创建一组线程，并将它们置于等待任务的状态。当任务到达时，线程池中的某个线程会被唤醒并执行任务，执行完任务后线程会返回线程池，等待下一个任务的到来。这种机制可以减少线程的创建和销毁，提高程序的性能和效率。
python 多线程 异步_python 多线程异步
weixin_39938935的博客
12-04 591
最近做了个爬取代理的爬虫，使用了python的aysncio及concurrent.futures的ThreadPoolExecutor(线程池)技术，最终完成了多线程下的异步抓取，在此mark下，以作备忘，代码在gitee上，是看到一位同道中人的go语言项目后比较感兴趣，于是用python加以改进并实现了相同的功能基本思路就是配置好要爬取的免费代理地址，然后按照分页规则生成对应的地址，在组合成任...
Python多线程与异步编程
最新发布
wsp525的博客
10-02 219
值得注意的是，Python 3.11进一步优化了异步性能，引入了TaskGroup等新特性，使得异步代码更简洁可靠。多线程编程允许在同一进程中并发执行多个线程，每个线程代表一个独立的执行流，共享相同的内存空间，适用于I/O密集型任务。异步编程则采用非阻塞模式，通过事件循环和回调机制处理多个任务，在单线程内实现高并发，尤其适合网络请求和高延迟操作。Python通过threading模块实现多线程，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法真正实现多核并行计算，仅能通过线程切换模拟并发。
python线程池
Davecurry
10-18 300
python线程池 在编码需要多线程的时候，我们并不希望多个线程一次性全都开始，而是我们能控制线程的数量，能在主线程中获取某一个线程的状态或者某一个任务的状态和他的返回值，还能在某一个线程完成时可以在主线程得到消息。这个时候来介绍下futures包。 future包有个优点，它可以让多线程和多进程编码接口一致。它还有个ThreadPoolExecutor类，一个线程池管理包工具类。 我们写一个do...
爬虫-python -(8) 多线程与多进程操作以及线程池 异步操作
luxppp880的博客
01-08 852
1.通过异步操作提高爬虫效率 一般爬虫过程为，请求网页-响应请求-从响应中提取数据-保存有用数据，每次都是这样，如果有大量的网站，重复这样操作肯定很慢。 现在可以通过异步操作，提高爬虫的效率。 这里异步操作可以是多线程，多进程以及协程。 这里有存在两个容易混淆的定义，线程和进程 进程是资源单位（某几块地方） 每个进程必须包含至少一个线程 线程是执行单位 （这块地方工作的人） 2.多线程 创建多线程有两种方法，第一种是直接调用函数thread函数，将需要创建的新进程函数和传参放入，然后start，就可以开始执
python中的线程池
silk_java的专栏
12-20 3261
Python的线程池通过类提供了方便且高效的多线程编程方式。通过合理地使用线程池，可以有效地管理线程资源，减少线程创建和销毁的开销，提高程序的性能和响应速度。在实际应用中，可以根据任务的特性选择合适的线程池大小和使用方式，以达到最佳的并发效果。
精选资源
使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率-python源码+项目使用说明.zip
05-10
使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率_python源码+项目使用说明.zip 【项目资源说明】 使用多线程异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高推理帧数(rk3568之类修改后应该也能使用,...
Python 线程池详解：从基础使用到高级实践
2402_85519509的博客
08-12 1650
本文详细介绍了Python线程池的使用方法和优化技巧。线程池通过复用线程减少创建销毁开销，特别适合IO密集型任务。文章讲解了ThreadPoolExecutor模块的基本操作（创建、提交任务、关闭）、高级功能（结果处理、并发控制）以及max_workers参数设置指南，并提供了网页爬取的实战案例。同时指出了GIL限制、线程安全等常见问题及解决方案。最后对比了线程池与其他并发方案的优缺点，帮助开发者根据任务类型选择合适方案，提升程序性能。
python 多线程与线程池
一条到晚游泳的鱼
08-30 1255
线程: 线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行 并发与并行： 单核CUP执行多任务，由于CUP执行代码都是顺序执行的，当执行多个任务的时候操作系统会轮流让各个任务交替执行，由于执行速度过快，感觉是所有的任务同时执行一样，称为并发，当任务数小于CU
精选资源
基于多线程异步操作rknn模型对Yolov5进行推理Python源码+文档说明.zip
02-06
使用多线程异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高推理帧数，不过实际在使用摄像头做实时目标检测的时候帧率在25左右，所以后面打算主要使用rknpu2做板端部署，预计会快很多，有待验证 ...
python的线程池
weixin_41978174的博客
08-26 877
在 Python 中，线程池是一种管理线程的机制，它可以重复利用已创建的线程来执行多个任务，避免频繁地创建和销毁线程所带来的开销。创建了一个线程池，最大线程数为 5。接着，通过循环提交了 10 个任务给线程池。函数，它接受一个任务编号作为参数，并打印出任务执行的信息。模块提供了线程池的实现。在上述代码中，首先定义了一个。函数获取已完成任务的结果。
python 线程池
cliffordl的专栏
07-24 1528
线程池（Thread Pool）是一种高效管理多线程任务的机制，通过复用固定数量的线程来处理多个任务，避免频繁创建和销毁线程的开销。线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个线程执行函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。此外，使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。
Python线程池
积累与备忘
02-07 812
python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法及实战 https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 爬虫 PYTHON线程池及其原理和使用 https://www.cnblogs.com/xiaozi/p/6182990.html thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4, thread_name_prefix="socket_") while True: conn, addr = the_s
使用线程池 多线程异步
07-04
在多线程异步编程中，使用线程池可以有效地管理多个并发任务，提升系统性能和资源利用率。以下是关于如何使用线程池进行多线程异步编程的详细说明。 ### 线程池的基本概念 线程池是一种用于管理和复用线程的机制。通过线程池，可以避免频繁创建和销毁线程所带来的开销，并且能够更好地控制并发任务的数量。Java 中可以通过 `ExecutorService` 接口来实现线程池的功能，例如使用 `Executors.newFixedThreadPool(int nThreads)` 创建一个固定大小的线程池[^1]。 ### 创建和使用线程池 在 Java 中，可以通过以下方式创建线程池并提交任务： ```java import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ThreadPoolExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个固定大小为10的线程池 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); // 提交多个任务到线程池 for (int i = 0; i < 20; i++) { Runnable worker = new WorkerThread('' + i); executor.execute(worker); } // 关闭线程池 executor.shutdown(); } } class WorkerThread implements Runnable { private String command; public WorkerThread(String s) { this.command = s; } @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Start. Command = " + command); processCommand(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " End."); } private void processCommand() { try { Thread.sleep(5000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public String toString() { return this.command; } } ``` 上述代码展示了如何创建一个固定大小的线程池，并向其提交多个任务。每个任务由 `WorkerThread` 类实现，其中包含具体的业务逻辑[^1]。 ### 异步任务编排与并发控制 在处理复杂的异步任务时，可以使用 `CompletableFuture` 来编排多个异步任务之间的依赖关系。`CompletableFuture` 提供了丰富的 API 来支持任务的组合、异常处理等功能。例如，可以通过 `thenApply`, `thenAccept`, 和 `thenRun` 方法来定义任务的顺序执行或并行执行策略[^1]。 ### Python 中的线程池实现 在 Python 中，可以使用 `concurrent.futures` 模块中的 `ThreadPoolExecutor` 来实现线程池。这种方式特别适用于 I/O 密集型的任务，如网络请求或文件读写操作。以下是一个简单的示例： ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def task(n): return n * n with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)] for future in as_completed(futures): print(future.result()) ``` 在这个例子中，`ThreadPoolExecutor` 被用来创建一个最大工作线程数为5的线程池，然后提交了10个任务。每个任务的结果通过 `as_completed` 函数按完成顺序输出[^3]。 ### C# 中的线程池实现 在 C# 中，可以使用 `ThreadPool.QueueUserWorkItem` 或者 `Task.Run` 来执行异步任务。对于需要更精细控制的任务，可以使用 `Task` 和 `async/await` 关键字来简化异步编程模型。下面是一个使用 `Task.Run` 的简单示例： ```csharp using System; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main() { Task.Run(() => { Console.WriteLine("异步任务开始执行"); // 模拟耗时操作 Task.Delay(2000).Wait(); Console.WriteLine("异步任务结束"); }); Console.WriteLine("主线程继续执行其他操作"); Console.ReadLine(); } } ``` 这段代码演示了如何在 C# 中启动一个异步任务，并让主线程继续执行其他操作而不被阻塞[^4]。 ### 并发编程的最佳实践 - **合理设置线程池大小**：根据应用的需求和系统的硬件配置来调整线程池的大小，以达到最佳的性能表现。 - **避免过度并发**：过多的并发可能导致资源竞争加剧，反而影响整体性能。 - **正确处理异常**：确保异步任务中的异常能够被捕获并妥善处理，防止程序崩溃。 - **适当使用同步机制**：当多个线程需要访问共享资源时，应采取适当的同步措施来保证数据一致性。 ###
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