一、Gil锁(Global Interpreter Lock)python全局解释器锁，有了这个锁的存在，python解释器在同一时间内只能让一个进程中的一个线程去执行，这样python的多线程就无法利用多核优势，但是这并不是python语言本身的缺点，是解释器的缺点，这个问题只存在于Cpython解释其中，像Jpython就没有。但是Cpthon是python官方解释器(算目前运行效率最高的吧)
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2024-02-28 13:41:08
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前言 工作中遇到任务较重且耗时相对较长的情况,这时候想起来用多进程处理这类IO 密集型任务.最重要的是,multiprocessing.Pool实在是简单又高效,使用进程池可以在多个进程中同时执行任务，充分利用多核处理器的计算资源，提高程序的整体性能和并行处理能力。应用场景数据处理：当需要对大量的数据进行处理时，使用进程池可以加速数据处理过程。
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2024-01-03 06:16:17
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《Thread之四：java线程返回结果的方法》《Runnable、Callable、Future和FutureTask之一：获取线程的返回值》《CompletionService之一：获得线程（线程池的）处理结果》 使用线程池的时候，经常会有需要获得线程处理结果的时候。此时我们通常有两种做法：1. 使用并发容器将callable.call() 的返回Future存储起来。
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2021-04-05 11:08:00
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# Python线程池返回结果实现教程
## 1. 整体流程
在Python中，使用线程池可以实现并发执行多个任务，提高程序的效率。要实现线程池返回结果，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建线程池 |
| 2 | 提交任务到线程池 |
| 3 | 获取任务执行结果 |
下面将逐步介绍每一步需要做什么，并附上相应的代码和注释。
#
原创
2023-11-23 09:56:15
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# 实现Python线程池结果查询
作为一名经验丰富的开发者，我将会教导你如何实现“Python线程池结果查询”。在这个过程中，我将首先告诉你整个流程，并用表格展示每个步骤，然后会告诉你每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码的注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[创建线程池]
C[提交任务至线程池]
D[获取
原创
2024-06-09 03:41:30
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进程池与线程池在刚开始学多进程或多线程时，我们迫不及待地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受的范围内运行，这就是进程池或线程池的用途，例如进程池，就是用来存放进程的池子，本质
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2024-03-30 21:43:33
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python多线程处理数据并获得子线程返回值前言python3中的多线程用方法包装函数用类包装函数获取子线程返回值从类中返回值其他方法 前言python中采用多线程方式处理大数据量的数据是比较常见和便捷的方法，而有时还想获取每个子线程运行得到的结果，因此将多线程处理和获取子线程返回值的方法做一总结。python3中的多线程两种方式：用方法包装函数、用类包装函数。用方法包装函数_thread.st
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2023-07-13 12:55:25
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线程相关目前常用的线程有：Thread 最基础线程执行方式AsyncTask 封装了线程池和Handler,为了方便开发者在子进程中更新UIHandlerThreadIntentService 内部采用HandlerThread执行任务，本质是一个Service，但是表现的更像Thread。因为Thread在后台容易被杀死，所以常用来在后台运行。AsyncTask使用方法class MyAsync
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2023-06-28 22:00:25
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# 如何实现Python获得线程的实例化结果
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理多线程编程的情况。而对于刚入行的小白来说，了解如何获得线程的实例化结果是一个基础且重要的知识点。在本文中，我将指导您如何在Python中实现这一目标。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{实例化线程}
C{获取线程结果}
原创
2024-06-28 06:20:35
26阅读
# Python 线程池等待运行结果
在Python中，线程池是一个用于管理线程的高级工具，它可以有效地控制线程的数量和执行任务的顺序。使用线程池，我们可以避免创建和销毁线程的开销，同时提高程序的运行效率。本文将介绍如何使用Python的`concurrent.futures`模块中的`ThreadPoolExecutor`来创建线程池，并等待线程池中的线程运行结果。
## 线程池概述
线程
原创
2024-07-29 03:10:36
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## Python线程池执行所有结果
### 介绍
Python线程池提供了一种并发执行多个任务的机制，可以用来提高程序的执行效率。本文将介绍如何使用Python线程池来执行多个任务，并获取所有任务的执行结果。
### 流程概述
下面是使用Python线程池执行所有结果的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 创建线程池 | 使用`concurrent.fut
原创
2023-10-29 09:51:12
94阅读
# Python线程池map结果获取实现
## 引言
本文将介绍如何使用Python线程池进行任务并行处理，并获取最终的结果。线程池是一种常用的并发编程模型，可以有效地利用多核处理器的性能，提高程序的执行效率。
在Python中，我们可以通过`concurrent.futures`模块来实现线程池。该模块提供了`ThreadPoolExecutor`类，可以方便地创建并管理线程池，并提供了`
原创
2024-01-02 10:32:31
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# 如何实现java线程池结果
## 1. 介绍
在Java开发中，线程池是一种非常重要的工具，可以有效地管理线程的生命周期、减少线程创建和销毁的开销、提高系统性能。本文将介绍如何使用Java线程池来实现任务的执行，并展示任务执行的结果。
## 2. 流程
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建线程池 |
| 2 | 提交任务给线程池 |
| 3 | 等待任务执行完成
原创
2024-06-12 03:43:23
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asyncio 被用作 提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。asyncio 提供一组 高层级 API 用于:并发地 运行 Python 协程 并对其执行过程实现完全控制;执行 网络 IO 和 IPC;控制 子进程;通过 队列 实现分布式任务;同步 并
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2023-07-27 23:41:48
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【线程池、Lambda表达式】主要内容线程池Lambda表达式教学目标多个线程要处理同一个资源，多个线程的执行任务时不同线程间通信的实现：等待唤醒机制一个线程执行了某些规则的代码后进入等待（wait）,其他线程执行完指定规则的代码后进行唤醒该线程（notify notifyAll）等待：wait ， wait( long time) 唤醒： notify notifyAll水池—>线程（教练
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2024-06-27 21:14:33
51阅读
1 线程池做什么网络请求通常有两种形式：第一种，请求不是很频繁，而且每次连接后会保持相当一段时间来读数据或者写数据，最后断开，如文件下载，网络流媒体等。另一种形式是请求频繁，但是连接上以后读/写很少量的数据就断开连接。考虑到服务的并发问题，如果每个请求来到以后服务都为它启动一个线程，那么这对服务的资源可能会造成很大的浪费，特别是第二种情况。因为通常情况下，创建线程是需要一定的耗时的，设这个时间为T
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2023-08-25 12:21:07
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python 多线程线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。 --------------------- 每个线程都有他自己
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2023-12-12 23:17:40
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# Python 获取线程池执行所有结果
## 简介
在多线程编程中，有时候我们需要使用线程池来执行一系列任务。当所有任务都完成后，我们希望能够获取到每个任务的执行结果并进行处理。本文将介绍如何使用Python获取线程池执行所有结果的方法。
## 流程
下面是获取线程池执行所有结果的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建线程池 |
| 步
原创
2023-10-19 06:50:11
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# 如何实现Python的线程池获取返回结果
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现Python的线程池获取返回结果。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，包括具体的步骤和代码示例。
## 流程图
**步骤如下：**
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>线程池: 提交任务
线程池-->>小白: 返回Future对
原创
2024-07-11 06:10:28
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1.
线程标识 就像每个进程都有一个进程ID一样，每个
线程都有一个
线程ID。进程ID在整个系统中是唯一的，但
线程ID只在它所属的
进程环境中有效。
线程ID使用pthread_t数据类型来表示，实现的时候可以使用一个结构来表示pthread_t数据类型，所以可移植的操作系统
实现不能将它比作整数处理。因此必须使用函数来对比
线程ID进行比较。
#include <pt
