从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。1. 进程池1.1 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()1.1.
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2023-06-15 21:27:43
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1.在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。在python中，没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块。下面是一个简单的线程池：import threading,time,os,queue
cl
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2023-07-02 13:25:16
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前言从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执
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2023-08-16 15:18:07
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雷猴啊，兄弟们！今天来展示一下如何用Python快速实现一个线程池。 python实现一个线程池一、序言二、正文1、Future 对象2、提交函数自动创建 Future 对象3、future.set_result 到底干了什么事情4、提交多个函数5、使用 map 来提交多个函数6、按照顺序等待执行7、取消一个函数的执行8、函数执行时出现异常9、等待所有函数执行完毕三、小结 一、序言当有多个 IO
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2023-08-06 15:10:45
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01创建线程方式1import threading
import time
# 相关文档
# https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html
def loop():
print(threading.currentThread().getName())
n = 0
while n < 5:
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2024-02-26 08:14:02
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简单实现一个线程池:import queue
import threading
import time
class ThreadPool(object): #创建线程池类
def __init__(self, max_num=20): #创建一个最大长度为20的队列
self.queue = queue.Queue(max_num) #创建一个队列
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2018-05-23 12:07:00
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一、current中的map函数 1.map(fn,*iterable,timeout=None) （1）跟map函数相类似（2）函数需要异步执行（3）timeout代表超时时间 （4）map和submit使用一个就可以import time,re
import os,datetime
from concurrent import futures
data = ['1','2']
def wai
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2024-04-19 11:35:03
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主要内容:1.线程的一些其他方法2.线程 -- 事件3.,线程对列4.线程池5.GIL锁6.协程1.线程的一些其他方法 #Thread实例对象方法
# isAlive(): 返回线程是否活动的
# getName():返回线程名
# setName():设置线程名
#threading 模块提供的一些方法:
#threading.currentThread() #返回当前线程变量
#t
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2024-06-18 06:08:47
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关于python的多线程，由与GIL的存在被广大群主所诟病，说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的。主要思路： 任务获取和执行： 1、任务加入队列，等待线程来获取并执行。 2、按需生成线程，每个线程循环取任务。 线程销毁： 1、获取任务是终止符时，线程停止。 2、线程池close()时，向任务
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2023-08-01 19:47:14
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一 进程池与线程池1.为什么需要进程池和线程池基于多进程或多线程实现并发的套接字通信，然而这种实现方式的致命缺陷是：服务端的程序运行在一台机器身上，一台机器性能是有极限的，不能无限开线程 服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多，这会对服务端主机带来巨大的压力，甚至于不堪重负而瘫痪，于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制，让机器在一个自己可以承
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2023-11-09 13:28:09
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join的作用就凸显出来了，join所完成的工作就是线程同步，即主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程在终止。join有一个timeout参数：(推荐学习：Python视频教程)当设置守护线程时，含义是主线程对于子线程等待timeout的时间将会杀死该子线程，最后退出程序。所以说，如果有10个子线程，全部的等待时间就是每个timeout的累加和。简单的来说，就是
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2023-07-03 22:33:10
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一、安装pip install threadpool 二、使用介绍（1）引入threadpool模块（2）定义线程函数 （3）创建线程 池threadpool.ThreadPool() （4）创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests() （5）将创建的多个任务put到线程
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2023-06-15 21:08:31
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一、线程池系统频繁的启动新线程,线程执行完被销毁,如果线程不能被重复使用,即每个线程都需要经过启动、销毁和运行3个过程,这必然会使得系统的性能急剧下降,线程池的意义就在于减少线程创建及消毁过程中损失的系统资源线程池在程序运行时创建大量空闲线程,程序只需将要执行的任务交给线程池,线程池就会启动一个空闲的线程来执行,当任务执行完后,该线程并不会死亡销毁,而是再次返回到线程池中变成空闲状态,等待一下次被
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2023-08-30 08:26:42
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python的线程锁机制
(2011-03-23 15:17)
标签:
python 线程 锁
分类：
PYTHON
线程与锁 请求锁定 -- 进入锁定池等待 -- 获取锁 --- 已锁定 --- 释
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2023-12-23 12:19:14
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在之前的文章中我们一般只演示了两个线程的情况，在实际中我们要管理多个线程的时候就需要用到线程池。使用线程池管理线程能够使主线程可以获得某一线程的状态以及返回值，当一个线程完成的时候主线程就能立知道。这里我们使用的线程池类是ThreadPoolExecutor，它在concurrent.futures下。concurrent.futures中还包括了ProcessPoolExecutor进程池对象，
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2023-07-07 13:40:11
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前一篇记录了python threading的学习及使用： 但听说实际开发应用中线程池以及异步I/O才是用得最多的，就这几天的学习做一下记录。 脑图如下： Exectuor 提供了如下常用方法： submit(fn, *args, **kwargs)：将 fn 函数提交给线程池。*args 代表传给 fn 函数的参数，*kwargs 代表以关键字参数的形式为 fn 函数传入参数。submit()是
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2023-08-30 16:17:09
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背景：近期工作需要，要缩短多个程序的运行时间。目标：做到同时运行多个函数，提高效率。方案：查阅资料后，发现可以使用线程，进程，协程来提高效率。(包括线程池，进程池)【一】 多线程【二】 线程池tips:#需要处理列表中的所有数据url_list =[url1,ulr2,-----,url100]工作中需要对一个列表中的所有数据进行处理，直接用多线程的话，一开始数据数对不上，后来拆分成多个列表进行处
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2023-08-07 17:20:44
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1、如何使用线程池？ 实际案例： 我们之前实现了一个多线程web视频监控服务器，我们需要对请求连接数做限制，以防止恶意用户发起大量连接而导致服务器创建大量线程，最终因资源耗尽而瘫痪。 可
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2023-09-17 00:18:31
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python 线程池map（）方法传递多参数list 之前通过threading.thread（）进行了助力接口的多线程并发，但是这个针对并发数量较少的时候比较好用，如果并发数量多，除了线程包协程这种处理方式的情况下，我们还可以采用线程池的方法。 线程池的实现通俗讲就是把所有的任务放在了消息队列里，开启多个线程后执行线程，但线程执行结束后不会中断线程任务，会从消息队列内继续获取线程任务进
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2023-08-10 20:56:41
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雷猴啊，兄弟们！今天来展示一下如何用Python快速实现一个线程池。 一、序言当有多个 IO 密集型的任务要被处理时，我们自然而然会想到多线程。但如果任务非常多，我们不可能每一个任务都启动一个线程去处理，这个时候最好的办法就是实现一个线程池，至于池子里面的线程数量可以根据业务场景进行设置。比如我们实现一个有 10 个线程的线程池，这样可以并发地处理 10 个任务，每个线程将任务执行完之后
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2023-11-29 12:03:13
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