一、concurrent模块的介绍
concurrent.futures
模块提供了高度封装的异步调用接口
ThreadPoolExecutor
:线程池,提供异步调用
ProcessPoolExecutor
:进程池,提供异步调用
ProcessPoolExecutor
和 ThreadPoolExecutor
:两者都实现相同的接口,该接口由抽象Executor类定义。
二、基本方法
submit(fn, *args, **kwargs)
:异步提交任务
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
:取代for循环submit的操作
shutdown(wait=True)
:相当于进程池的pool.close()+pool.join()
操作
- wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
- wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕
- 但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任务执行完毕
- submit和map必须在shutdown之前
result(timeout=None)
:取得结果
add_done_callback(fn)
:回调函数
三、进程池和线程池
池的功能:限制进程数或线程数.
什么时候限制: 当并发的任务数量远远大于计算机所能承受的范围,即无法一次性开启过多的任务数量 我就应该考虑去限制我进程数或线程数,从保证服务器不崩.
3.1 进程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor from multiprocessing import Process,current_process import time def task(i): print(f'{current_process().name} 在执行任务{i}') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': pool = ProcessPoolExecutor(4) # 进程池里又4个进程 for i in range(20): # 20个任务 pool.submit(task,i)# 进程池里当前执行的任务i,池子里的4个进程一次一次执行任务
3.2 线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from threading import Thread,currentThread import time def task(i): print(f'{currentThread().name} 在执行任务{i}') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': pool = ThreadPoolExecutor(4) # 进程池里又4个线程 for i in range(20): # 20个任务 pool.submit(task,i)# 线程池里当前执行的任务i,池子里的4个线程一次一次执行任务
四、Map的用法
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is runing' %os.getpid()) time.sleep(random.randint(1,3)) return n**2 if __name__ == '__main__': executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3) # for i in range(20): # future=executor.submit(task,i) executor.map(task,range(1,21)) #map取代了for+submit
五、同步和异步
理解为提交任务的两种方式
同步: 提交了一个任务,必须等任务执行完了(拿到返回值),才能执行下一行代码
异步: 提交了一个任务,不要等执行完了,可以直接执行下一行代码.
同步:相当于执行任务的串行执行
异步
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor from multiprocessing import Process,current_process import time n = 1 def task(i): global n print(f'{current_process().name} 在执行任务{i}') time.sleep(1) n += i return n if __name__ == '__main__': pool = ProcessPoolExecutor(4) # 进程池里又4个线程 pool_lis = [] for i in range(20): # 20个任务 future = pool.submit(task,i)# 进程池里当前执行的任务i,池子里的4个线程一次一次执行任务 # print(future.result()) # 这是在等待我执行任务得到的结果,如果一直没有结果,这里会导致我们所有任务编程了串行 # 在这里就引出了下面的pool.shutdown()方法 pool_lis.append(future) pool.shutdown(wait=True) # 关闭了池的入口,不允许在往里面添加任务了,会等带所有的任务执行完,结束阻塞 for p in pool_lis: print(p.result()) print(n)# 这里一开始肯定是拿到0的,因为我只是去告诉操作系统执行子进程的任务,代码依然会继续往下执行 # 可以用join去解决,等待每一个进程结束后,拿到他的结果
六、回调函数
import time from threading import Thread,currentThread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def task(i): print(f'{currentThread().name} 在执行{i}') time.sleep(1) return i**2 # parse 就是一个回调函数 def parse(future): # 处理拿到的结果 print(f'{currentThread().name} 结束了当前任务') print(future.result()) if __name__ == '__main__': pool = ThreadPoolExecutor(4) for i in range(20): future = pool.submit(task,i) ''' 给当前执行的任务绑定了一个函数,在当前任务结束的时候就会触发这个函数(称之为回调函数) 会把future对象作为参数传给函数 注:这个称为回调函数,当前任务处理结束了,就回来调parse这个函数 ''' future.add_done_callback(parse) # add_done_callback (parse) parse是一个回调函数 # add_done_callback () 是对象的一个绑定方法,他的参数就是一个函数
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 雨林唱片《赏》新曲+精选集SACD版[ISO][2.3G]
- 罗大佑与OK男女合唱团.1995-再会吧!素兰【音乐工厂】【WAV+CUE】
- 草蜢.1993-宝贝对不起(国)【宝丽金】【WAV+CUE】
- 杨培安.2009-抒·情(EP)【擎天娱乐】【WAV+CUE】
- 周慧敏《EndlessDream》[WAV+CUE]
- 彭芳《纯色角3》2007[WAV+CUE]
- 江志丰2008-今生为你[豪记][WAV+CUE]
- 罗大佑1994《恋曲2000》音乐工厂[WAV+CUE][1G]
- 群星《一首歌一个故事》赵英俊某些作品重唱企划[FLAC分轨][1G]
- 群星《网易云英文歌曲播放量TOP100》[MP3][1G]
- 方大同.2024-梦想家TheDreamer【赋音乐】【FLAC分轨】
- 李慧珍.2007-爱死了【华谊兄弟】【WAV+CUE】
- 王大文.2019-国际太空站【环球】【FLAC分轨】
- 群星《2022超好听的十倍音质网络歌曲(163)》U盘音乐[WAV分轨][1.1G]
- 童丽《啼笑姻缘》头版限量编号24K金碟[低速原抓WAV+CUE][1.1G]