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 ...
