Python并发编程之concurrent.futures异步任务

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本文介绍了Python中的concurrent.futures模块,用于高效地执行异步任务。通过ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor创建线程池和进程池,利用submit、map及map_unordered方法并发处理任务,提高程序效率。同时,文章提醒注意并发编程中的资源竞争和资源管理问题。

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Python并发编程之concurrent.futures异步任务

随着计算机性能的不断提升,单线程处理效率已经无法满足现代应用程序的要求。而Python作为一门被广泛应用的编程语言,也支持多线程、多进程等并发编程方式。其中,concurrent.futures模块则是Python中比较常用的异步编程框架之一。

concurrent.futures模块提供了高层次的接口来执行异步任务。在这个模块中,有两个比较重要的类:ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor,分别用于创建线程池和进程池,从而实现并发处理。

首先,我们需要导入concurrent.futures模块:

import concurrent.futures

接下来,我们可以通过ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor来创建线程池或进程池:

# 创建包含5个工作线程的线程池
with concurrent.futures.ThreadPoo
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