<small id='YuOyU'></small><noframes id='YuOyU'>

<i id='YuOyU'><tr id='YuOyU'><dt id='YuOyU'><q id='YuOyU'><span id='YuOyU'><b id='YuOyU'><form id='YuOyU'><ins id='YuOyU'></ins><ul id='YuOyU'></ul><sub id='YuOyU'></sub></form><legend id='YuOyU'></legend><bdo id='YuOyU'><pre id='YuOyU'><center id='YuOyU'></center></pre></bdo></b><th id='YuOyU'></th></span></q></dt></tr></i><div id='YuOyU'><tfoot id='YuOyU'></tfoot><dl id='YuOyU'><fieldset id='YuOyU'></fieldset></dl></div>

    1. <legend id='YuOyU'><style id='YuOyU'><dir id='YuOyU'><q id='YuOyU'></q></dir></style></legend>
        <bdo id='YuOyU'></bdo><ul id='YuOyU'></ul>

      <tfoot id='YuOyU'></tfoot>

      1. Python中的线程操作模块(oncurrent)

        当涉及到需要同时执行多个任务的时候,线程就是一个非常方便且高效的解决方案。Python内置了线程操作的模块,名为concurrent,是一个非常强大的多线程处理工具包。在下面的攻略中,我们将会讲解concurrent模块中最常用到的功能和具体应用方法。

          <small id='RrRCf'></small><noframes id='RrRCf'>

          <i id='RrRCf'><tr id='RrRCf'><dt id='RrRCf'><q id='RrRCf'><span id='RrRCf'><b id='RrRCf'><form id='RrRCf'><ins id='RrRCf'></ins><ul id='RrRCf'></ul><sub id='RrRCf'></sub></form><legend id='RrRCf'></legend><bdo id='RrRCf'><pre id='RrRCf'><center id='RrRCf'></center></pre></bdo></b><th id='RrRCf'></th></span></q></dt></tr></i><div id='RrRCf'><tfoot id='RrRCf'></tfoot><dl id='RrRCf'><fieldset id='RrRCf'></fieldset></dl></div>
        • <tfoot id='RrRCf'></tfoot>

              <bdo id='RrRCf'></bdo><ul id='RrRCf'></ul>
                <tbody id='RrRCf'></tbody>
              1. <legend id='RrRCf'><style id='RrRCf'><dir id='RrRCf'><q id='RrRCf'></q></dir></style></legend>

                  当涉及到需要同时执行多个任务的时候,线程就是一个非常方便且高效的解决方案。Python内置了线程操作的模块,名为concurrent,是一个非常强大的多线程处理工具包。在下面的攻略中,我们将会讲解concurrent模块中最常用到的功能和具体应用方法。

                  线程和进程

                  在开始讲解concurrent模块之前,我们先来对比一下线程和进程两个概念。

                  线程是程序中执行的最小单元,是在进程内部的一条执行路径,而进程则是相对独立的运行环境,一个进程中可以包含多个线程。

                  由于线程是在同一进程内运行的,所以它们之间共享进程的地址空间、文件描述符和其他资源。 这使得线程比进程更加轻量级并限制了各个线程之间的通信成本。

                  版本说明

                  本攻略是基于Python 3.x版本编写。

                  concurrent模块中常用的方法

                  concurrent模块中,常用的方法有以下几个:

                  • ThreadPoolExecutor: 线程池实现,可以方便地管理线程池中的线程数;
                  • ProcessPoolExecutor: 进程池实现;
                  • Future: 未来对象,用于检查异步调用的结果状态。

                  示例1:ThreadPoolExecutor示例

                  下面我们将展示如何使用ThreadPoolExecutor来并发处理任务。

                  import concurrent.futures
                  import time
                  
                  def task(num):
                      print(f"Task {num} started...")
                      time.sleep(2)
                      print(f"Task {num} finished!")
                  
                  def main():
                      with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
                          for i in range(10):
                              executor.submit(task, i)
                  
                  if __name__ == "__main__":
                      main()
                  

                  输出结果:

                  Task 0 started...
                  Task 1 started...
                  Task 2 started...
                  Task 3 started...
                  Task 0 finished!
                  Task 4 started...
                  Task 1 finished!
                  Task 5 started...
                  Task 2 finished!
                  Task 6 started...
                  Task 3 finished!
                  Task 7 started...
                  Task 4 finished!
                  Task 8 started...
                  Task 5 finished!
                  Task 9 started...
                  Task 6 finished!
                  Task 7 finished!
                  Task 8 finished!
                  Task 9 finished!
                  

                  在这个示例中,我们定义了一个task函数,它会在执行时打印出任务编号以及执行状态。使用ThreadPoolExecutor实例,我们可以在一个固定的线程池中并发地执行多个任务。在这个例子中,我们设置了线程池大小为4,然后提交了10个任务。由于线程池中最多只有4个线程,因此实际上会有一些任务需要等待空闲线程。

                  示例2:使用Future处理异步任务

                  在下面的这个例子中,我们将演示如何使用Future对象处理异步任务。

                  import concurrent.futures
                  import time
                  
                  def task(num):
                      print(f"Starting task {num}...")
                      time.sleep(2)
                      print(f"Finished task {num}!")
                      return f"Result of task {num}"
                  
                  def main():
                      with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
                          futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]
                          for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
                              print(future.result())
                  
                  if __name__ == "__main__":
                      main()
                  

                  在这个例子中,我们同样定义了一个task函数,返回任务执行的结果。通过ThreadPoolExecutor实例,我们提交了10个任务。然后我们在一个循环中,对Future对象使用as_completed方法进行检查,以获取已经执行完毕的任务。当一个任务完成时,我们使用result()方法获取返回结果。

                  输出结果:

                  Starting task 0...
                  Starting task 1...
                  Starting task 2...
                  Starting task 3...
                  Starting task 4...
                  Starting task 5...
                  Starting task 6...
                  Starting task 7...
                  Starting task 8...
                  Starting task 9...
                  Finished task 0!
                  Result of task 0
                  Finished task 2!
                  Result of task 2
                  Finished task 1!
                  Result of task 1
                  Finished task 3!
                  Result of task 3
                  Finished task 4!
                  Result of task 4
                  Finished task 5!
                  Result of task 5
                  Finished task 6!
                  Result of task 6
                  Finished task 7!
                  Result of task 7
                  Finished task 8!
                  Result of task 8
                  Finished task 9!
                  Result of task 9
                  

                  我们可以看到,当每个任务完成时,相应的结果都会被打印出来。这样我们就可以在获取所有执行结果后继续处理其他任务。

                  本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

                  相关文档推荐

                  Python中有三个内置函数eval()、exec()和compile()来执行动态代码。这些函数能够从字符串参数中读取Python代码并在运行时执行该代码。但是,使用这些函数时必须小心,因为它们的不当使用可能会导致安全漏洞。
                  在Python中,下载网络文本数据到本地内存是常见的操作之一。本文将介绍四种常见的下载网络文本数据到本地内存的实现方法,并提供示例说明。
                  来给你详细讲解下Python 二进制字节流数据的读取操作(bytes与bitstring)。
                  Python 3.x 是 Python 2.x 的下一个重大版本,其中有一些值得注意的区别。 Python 3.0中包含了许多不兼容的变化,这意味着在迁移到3.0之前,必须进行代码更改和测试。本文将介绍主要的差异,并给出一些实例来说明不同点。
                  要在终端里显示图片,需要使用一些Python库。其中一种流行的库是Pillow,它有一个子库PIL.Image可以加载和处理图像文件。要在终端中显示图像,可以使用如下的步骤:
                  在Python中,我们可以使用Pillow库来进行图像处理。具体实现两幅图像合成一幅图像的方法如下:

                  1. <small id='AliZ6'></small><noframes id='AliZ6'>

                  2. <tfoot id='AliZ6'></tfoot>

                    • <i id='AliZ6'><tr id='AliZ6'><dt id='AliZ6'><q id='AliZ6'><span id='AliZ6'><b id='AliZ6'><form id='AliZ6'><ins id='AliZ6'></ins><ul id='AliZ6'></ul><sub id='AliZ6'></sub></form><legend id='AliZ6'></legend><bdo id='AliZ6'><pre id='AliZ6'><center id='AliZ6'></center></pre></bdo></b><th id='AliZ6'></th></span></q></dt></tr></i><div id='AliZ6'><tfoot id='AliZ6'></tfoot><dl id='AliZ6'><fieldset id='AliZ6'></fieldset></dl></div>
                        <tbody id='AliZ6'></tbody>
                        • <bdo id='AliZ6'></bdo><ul id='AliZ6'></ul>
                          <legend id='AliZ6'><style id='AliZ6'><dir id='AliZ6'><q id='AliZ6'></q></dir></style></legend>