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 ...
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 个线程,而同时只允许 个线程在运行,但是 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,有没有更好的方案呢 其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务 ...
2020-07-22 11:33 0 605 推荐指数:
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 ...
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 ...
✨ 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 ...
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 ...
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 ...
链接:https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 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 ...
背景 在有200W的任务需要取抓取的时候,目前采用的是线程池去抓取,最终导致内存暴涨。 原因 Threadpoolexcutor默认使用的是无界队列,如果消费任务的速度低于生产任务,那么会把生产任务无限添加到无界队列中。导致内存被占满 解决方案 修改无界队列为有界队列 ...
python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法及实战 https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27 ✨ 前言 从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块,它提供 ...