一、Python标准模块--concurrent.futures（并发未来） 那么什么是线程池呢？我们来了解一下 二、线程池 基于concurrent.futures模块的进程池 ...

一、基类Executor Executor类是ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor 的基类。它为我们提供了如下方法： submit(fn, *args, ...

一、关于concurrent.futures模块 　　 　　Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池 ...

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 ...

多种方法实现 python 线程池 一、 既然多线程可以缩短程序运行时间，那么，是不是线程数量越多越好呢？ 显然，并不是，每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的，太多的线程会占用过多的系统资源（内存开销，cpu开销），而且生成太多的线程时间也是可观的，很可能 ...

一、threadpool 基本用法 pip install threadpool 第一行定义了一个线程池，表示最多可以创建poolsize这么多线程； 第二行是调用makeRequests创建了要开启多线程的函数，以及函数相关参数和回调函数，其中回调函数可以不写 ...

https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 17.4.1 Executor Objects class concurrent.futures.Executor # concurrent.futures.Executor类 ...

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。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 ...