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- 多线程
- 多进程
- add_done_callback设置回调函数
- 相关链接
python的concurrent.futuandroidres模块可以很方便的实现多进程、多线程运行,减少了多进程带来的的同步和共享数据问题。
Executor是一个抽象类,表示一个可执行的上下文。Future则代表一个将要执行的任务,并提供了一些方法来获取任务的状态和结果。ThreadPoolExecutor是Executor的一个具体实现类,它使用线程池来执行任务。
多线程
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 任务函数 def task(name): print(f"任务{name}开始执行") time.sleep(2) print(f"任务{name}执行完毕") return True # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 提交任务 futures = [] for i in range(5): future = executor.submit(task, f"任务{i + 1}") futures.append(future) # 等待所有任务完成 executor.shutdown() # 打印任务结果 for future in futures: print(future.result())
首先创建线程池:ThreadPoolExecutor对象executor,
然后提交任务列表:submit到线程池返回future,加入任务列表。
设置等待所有任务完成:executor.shutdown(),
最后查看执行结果:future.编程客栈result()。
多进程
这里改用了ProcessPoolExecutor线程池。
import os import random import time from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor def task(n): print('%s is runing' % os.getpid()) time.sleep(random.randint(1, 3)) return n ** 2 if __name__ == '__main__': executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=3) futures = [] for i in range(11): future = executor.submit(task, i) futures.append(future) executor.shutdown(True) for future in futures: print(future.result())
add_done_callback设置回调函数
import os from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import requests def get_page(url): print('<进程%s> get %s' % (os.getpid(), url)) respone = requests.get(url) if respone.status_code == 200: return {'url': url, 'text': respone.text} def parse_page(res): res = res.result() print('<进程%s> parse %s' % (os.getpid(), res['url'])) parse_res = 'url:<%s> size:[%s]\n' % (res['url'], len(res['text'])) with open('db.txt', 'a') as f: f.write(parse_res) if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.python.org', 'https://www.opwtELqenstack.org', 'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.javascriptcn/' ] p = ProcessPoolExecutor(3) for url in urls: p.submit(get_page, url).add_done_callback(parse_page) # parse_page拿到的是一个future对象obj,需要用obj.result()拿到结果
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官方文档
到此这篇关于Python使用concurrent.futures模块实现多进程多线程编程的文章就介绍到这了,更多相关Python concurrent.futures内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.www.devze.comcppcns.com)!
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