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 ...
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,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS 即每秒的响应请求数,也即是 ...
2019-02-01 11:56 0 1444 推荐指数:
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 ...
一、concurrent.futures模块简介 concurrent.futures 模块提供了并发执行调用的高级接口 并发可以使用threads执行,使用ThreadPoolExecutor 或 分离的processes,使用ProcessPoolExecutor。都实现了同一个接口 ...
一、线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入 ...
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 ...
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 ...
https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 17.4.1 Executor Objects class concurrent.futures.Executor # concurrent.futures.Executor类 ...