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、threadpool 基本用法pip install threadpoolpool =ThreadPool(poolsize)requests=makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)[pool.putRequest(req)for req inrequests]pool.wait()第一行定义了一个线程池，表示最多可以创建pool
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2023-10-13 23:12:41
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前言首先线程和线程池不管在哪个语言里面，理论都是通用的。对于开发来说，解决高并发问题离不开对多个线程处理。我们先从线程到线程池，从每个线程的运行到多个线程并行，再到线程池管理。由浅入深的理解如何在实际开发中，使用线程池来提高处理线程的效率。目录前言一、线程1.线程介绍2.线程特性1）轻型实体2）独立调度和分派的基本单位3）可并发执行4）共享进程资源二、线程池HS/HA半同步/半异步模式：L/F领导
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2023-09-23 17:38:10
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概念：什么是线程池？ 诸如web服务器、数据库服务器、文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是：每当一个请求到达就创建一个新的服务对象，然后在新的服务对象中为请求服务。但当有大量请求并发访问时，服务器不断的创建和销毁对象的开销很大。所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建
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2024-06-20 05:10:55
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# 实现 Python 线程池库
## 简介
Python 是一种功能强大的编程语言，具有丰富的库和工具，可以帮助开发人员简化代码的编写和提高性能。其中，线程池是一种常用的并发编程模型，可以有效地管理多个线程，提高程序的执行效率。本文将教会你如何实现一个简单的 Python 线程池库。
## 整体流程
下面是实现 Python 线程池库的整体流程，我们将分为以下几个步骤来完成：
| 步骤 |
原创
2023-10-06 11:10:12
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# Python线程池库：简化多线程编程
## 引言
在并发编程中，线程池是一种常用的技术，它能够管理并发执行的任务。线程池通过维护一组线程，使得任务的执行可以分配给空闲线程，从而提高程序的性能和效率。Python中有许多线程池库可供选择，本文将介绍其中一种常见的Python线程池库，并提供代码示例帮助读者更好地理解和使用它。
## Python线程池库介绍
Python线程池库中最常用的
原创
2023-11-09 07:10:32
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前言python标准库提供线程和多处理模块来编写相应的多线程/多进程代码，但当项目达到一定规模时，频繁地创建/销毁进程或线程是非常消耗资源的，此时我们必须编写自己的线程池/进程池来交换时间空间。但是从Python3.2开始，标准库为我们提供了并发的。Futures模块，它提供两个类：ThreadPool Executor和ProcessPool Executor。它实现线程和多处理的进一步抽象，并
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2024-08-04 16:57:41
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最近在做一些文本处理方面的事情，考虑到程序利用并发性可以提高执行效率(不纠结特殊反例)，于是入围的Idea如使用多进程或多线程达到期望的目标，对于进程或线程的创建是有代价的，那么我们是否可以实现一个线程池来达到已创建的线程反复使用从而使代价降低到最小呢？当然可以，要想创建一个线程池，那么必须得有个容器来模拟“池”，在Python中，队列这样的数据结构就可以帮我们解决“池”这个问题，然而随之引来的多
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2023-09-16 13:47:21
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor使用 concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，是对threading的封装，使用更方便。普通使用：# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@Author : cy1
@File :
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2023-09-20 19:58:14
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认知： 对于多线程的作用，简单点就是把一项重复的任务分给多个渠道一起完成，这样就大大提高工作效率。 目前大多数使用线程用的都是threading模块，这模块对于现在来说我认为已经落后了，就拿爬虫来说，动不动就是处理百万千万级别的数据，处理那么大的数据量就需要控制线程的同步、等待、加锁等繁琐操
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2023-08-25 22:03:54
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day 23 递归锁、线进程池、异步协程内容回顾1.GIL锁：全局解释器锁，在解释器上的一把大锁，线程必须获得这把锁，才能执行。只针对于cpython解释器
2.GIL锁和线程锁有什么区别？有了GIL锁，为什么还要线程锁？
-本身GIL锁和线程锁，都是线程级别的锁，GIL是内置的，解释器里的
-线程锁：开发者定义的
3.多核cpu：
如果是计算密集型：开进程
io密集型：开线程
4.开启线
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2024-03-11 12:49:03
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# Python线程池需要安装库
在Python中，线程池是一种用于管理并发任务的机制。它通过维护一组线程来处理任务，从而提高程序的性能和效率。然而，在使用Python线程池之前，我们需要安装相应的库。
## 安装线程池库
Python中有许多线程池库可供选择，其中最常用的是`concurrent.futures`模块。这个模块提供了一个高级接口来管理线程池，使得编写并发任务变得更加简单。
原创
2023-11-26 03:37:38
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Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。
当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。
Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
多线程售票以及同步 我们使用Python来实现Linux多
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2024-06-20 20:31:46
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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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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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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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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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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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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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