python中ThreadPoolExecutor 线程池 与ProcessPoolExecutor 进程池 都是concurrent.futures模块下的，主线程 或进程 中可以获取某一个线程 进程 执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。 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 ThreadPoolExecutor 线程池 resu ...
2018-10-03 21:55 0 17906 推荐指数：
前言 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，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供 ...
ProcessPoolExecutor线程池 1、为什么需要线程池呢，如果创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和销毁，线程的创建是需要消耗系统资源的，所以线程池的思想就是：每个线程各分配一个任务，剩下的任务皮队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排 ...
初识 Python中已经有了threading模块，为什么还需要线程池呢，线程池又是什么东西呢？在介绍线程同步的信号量机制的时候，举得例子是爬虫的例子，需要控制同时爬取的线程数，例子中创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和销毁，线程的创建是需要消耗系统资源 ...
一下代码使用官方进程池和线程池测试，运行10万次函数时间。 win上进程池消耗240秒，linux虚拟机进程池消费26秒。 win线程池消耗4秒，linux虚拟机线程池1.3秒。 总之就是进程池性能不是很好。linux跑代码比win上更适合，通常情况下，性能 ...
线程池，进程池 python的多线程并不是完全鸡肋的存在，得分情况来看。在IO密集型任务下，能提高多倍效率。在CPU密集型任务下，使用多进程也能规避GIL锁。 python3标准库concurrent.futures比原Thread封装更高，多线程 ...
✨ 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 ...
1. 线程池的基本用法 as_completed: 上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。最好的方法是当某个任务结束了，就给主线程返回结果，而不是一直判断每个任务是否结束。 ThreadPoolExecutorThreadPoolExecutor 中 ...
