python并发和并行,python高并发框架

　　Python concurrent.futures操作及前言嗨，你好，我是旋风。八周，我们知道。

　　无论是Java、C、Go还是Python，都有线程的概念。

　　但我知道，螺纹不是随便就能做的。每次招聘员工，都是有代价的。无限招聘最终会导致各种崩溃。

　　所以我们通常会引入线程池的概念。

　　本质上，我招了几个固定员工，给他们分配工作，等一个人下班后在任务中心拿到新工作。

　　任务太多，一下子招太多工人，最后防止系统崩溃。

　　快乐时刻，理想的多线程

　　实际多线程

　　可能是因为使用了fromconcurrent.futures导入…http://www.Sina.com/,从Python3.2开始，http://www。Sina.com/

　　可以，可以直接用。不需要Pip。

　　concurrent.futures下有两个主要接口.

　　线程池。ProcessPoolExecutor进程池。这里没有所谓的异步池。

　　线程池:异步性能高，但是目前的非Go实现不是很好。用起来有点奇怪。当然，你可以说我的食物。我承认。

　　线程池内置模块

　　ImportTimeFromCourrent。FutureSimportThreadPoolexecutorRandom # max _ workers表示工作线程的数量，即线程池中线程的数量pool=ttorkers任务列表task_list=[ task 1 ， task 2 ， Task 4 ，]simulate]def handler的任务执行时间的不确定性n=random . rand range(5)time . sleep(n)n)print(f)f)任务内容：(task_name)如果给函数，将所有任务提交到一个位置，线程池中的每个线程都来取任务比如线程池有三个线程，但是五个任务先取三个任务，每个线程处理自己的任务，然后在提交的任务区添加任务 pool.submit(Handler，)。

　　发现问题了。其实这是个人看法。请不要怀疑。但是，你发现问题了吗？3358www.Sina.com/跑第一。这是什么意思？

　　这说明我在示例代码跑了之后，就和执行结果的生死无关了。

　　能不能把并发，main的功能全部设置为运行？

　　当然要main。

　　Pool.shutdown))要解决上述问题，必须添加参数及其参数。

　　子线程之后可以是子线程都执行完之后。

　　main。if _ _ name _ _= _ _ main _ _: #遍历任务，对于task_list中的任务： 将其传递给函数，并逐个提交所有任务。首先获取三个任务，每个线程处理自己的任务，然后进入另一个任务的提交任务区域 pool.submit(Handler，task)

　　参数

　　这次的结果是我们想要的。hhh！

　　Add _ done _ callback Add _ done _ callback是主线程等待所有子线程执行完，线程主线程再执行完

　　执行后，将执行自动调用指定的回调函数。

　　并且可以拿到线程执行函数的返回值。

　　有什么用？我也没用过。我学习能力很差。

　　示例代码

　　从并发导入。期货导入线程池poolexecuturimport随机从并发。期货。_ baseimportfuture # max _ workers表示工作线程的数量，即线程池pool pool=threadpooleexecutor(max _ workers=10)# task list task _ list=[ task 1 ， task 2 ， task 3 ，]def handler(task _ name):# random sleep， 模仿任务执行时间的不确定性n=random . rand range(5)time . sleep(n)print(f 任务内容：{task_name}) return f 任务内容：{ Task _ name } def done(RES:future):print( done获得的返回值：，RES . result())if _ _ name _ _= _ _ main _ :#遍历任务，对于task _ list中的任务：futue=pool.submit (handler，Task)# type:future . add _ done _ callback(done)pool . shut down()

　　执行效果

　　我觉得可能平时用在一些善后工作的哔哔声里。

　　其实通过上面的例子，我们基本知道了上面的线程池的使用方法。

　　但是大家都知道Python的线程，因为GIL(全局解释器锁)的原因，是不能并发到多个在物理核上。

　　所以是IO密集型的，像爬虫一样读写文件，用线程池也是可以的。

　　但如果我是野人，我是傻逼，要用Python做计算应用，比如图像压缩，视频流推送，那就没办法了。我需要使用多进程池方法。

　　事实上，通过并发接口，你可以很容易地创建一个进程池，只需要修改两个地方。

　　.#从concurrent.futures导入进程池executor更改为导入进程池模式.if _ _ name _ _= _ _ main _ :#进程池模式pool=processpoolexecutor(max _ workers=10).只需要修改这两个地方，剩下的和上面的用法一模一样。

　　这个总结主要讲Python自己的线程池和进程池。

　　比较有特色的是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor的接口是一样的。

　　只需修改导入的包即可。

　　并行接口主要有pool.submit()，pool.shutdown()，futue.add _ done _ callback()。

　　这些基本够我自己用了。

　　如果在操作过程中有什么问题，请在下面留言，我们会尽快解决问题。

　　为过去干杯，永不回头。

　　周一我是码农。如果我觉得不错，记得给个赞。

　　感谢您的观看。

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