池模块 -进程池 -线程池

最新推荐文章于 2022-04-09 22:57:30 发布

原创最新推荐文章于 2022-04-09 22:57:30 发布 · 157 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文深入探讨了Python中线程池和进程池的使用方法，通过具体代码示例展示了如何利用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor进行任务调度，实现了并行处理的效率提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

池模块

线程池concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    from time import sleep
    
    tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)   #设置线程最大数量
    
    def func(i):
        sleep(1)
        print(i)
    
    for i in range(20):
        tpool.submit(func, i)
    tpool.shutdown()    #等待所有子线程运行结束
    print('主线程在这里')

t.result() 获取函数的返回值

进程池concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
        from time import sleep
        tpool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)  #这是最大进程数
        
        def func(i):
            sleep(1)
            print(i)
        
        for i in range(20):
            tpool.submit(func, i)
        tpool.shutdown()    #等待所有子进程运行结束
        print('主线程在这里')
- `t.result()   `   获取函数的返回值