扣丁学堂Python培训简述Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析

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本篇文章扣丁学堂Python培训小编给读者们分享一下Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法,文中结合实例形式分析了Python线程池模块ThreadPoolExecutor的导入与基本使用方法,对此感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。 Python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块,两个都可以做线程池,当然ThreadPoolExecutor会更好用一些,而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块,使用方法基本一致。 首先导入模块 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 使用方法很简单,最常用的可能就是map方法和submit+as_completed。 注意,一定要使用with,而不要使用for,如果你一定要用for,那么一定要手动进行executor.shutdown,而你使用了with方法的话,再with方法内部已经实现了wait(),在使用完毕之后可以自行关闭线程池,减少资源浪费。 使用map with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: result = executor.map(map_fun, itr_arg) '''map_fun:你传入的要执行的map函数 itr_arg:一个可迭代的参数,可以是列表字典等可迭代的对象 基本上和python的map函数一样 注意result并不是你map_fun返回的结果,而是一个生成器,如果要从中去结果,你可以使用列表生成式或者其他你想使用的方法 ''' for res in result: print(res) #这个res就是你map_fun返回的结果,你可以在这里做进一步处理 使用submit+as_completed也可以很灵活 with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: future= executor.submit(fun, args) ''' 在这里你可以使用for循环来做,返回的是一个future对象 future_list=[] for i in range(max_workers): future= executor.submit(fun, args[i]) future_list.append(future) ''' for res in ac_completed(futrue_list): #这个futrure_list是你future对象的列表 print(res.result()) #循环遍历时用.result()来取返回值 最后想要了解更多关于Python和人工智能方面内容的小伙伴,请关注扣丁学堂Python培训官网、微信等平台,扣丁学堂IT职业在线学习教育平台为您提供权威的Python开发环境搭建视频,Python培训后的前景无限,行业薪资和未来的发展会越来越好的,扣丁学堂老师精心推出的Python视频教程定能让你快速掌握Python从入门到精通开发实战技能。扣丁学堂Python技术交流群:279521237。

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