concurrent.futures

Posted wangcheng9418

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了concurrent.futures相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

import os
import sys
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

# t = ThreadPoolExecutor(os.cpu_count())
# p = ProcessPoolExecutor(os.cpu_count())
executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=os.cpu_count())


def foo(a, b):
    time.sleep(1)
    print(f"foo end: {a}{b}...")
    return a, b


def boo(obj):
    res = obj.result()
    print(f"boo.. {res}")


if __name__ == __main__:
    start_time = time.time()
    for i in range(3):
        res = executor.submit(foo, "Elton", i)
        print(res.done())  # 是否执行完成
        res.add_done_callback(boo) # 添加回调函数
    print("主进程")
    end_time = time.time()
    print(f"Time consuming {end_time - start_time}")

"""

False
False
False
主进程
Time consuming 0.013116836547851562
foo end: Elton1...
foo end: Elton0...
boo.. (‘Elton‘, 0)
foo end: Elton2...
boo.. (‘Elton‘, 1)
boo.. (‘Elton‘, 2)

"""

 

以上是关于concurrent.futures的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

无法将动态类与 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 一起使用

python并发之concurrent.futures

使用concurrent.futures模块并发,实现进程池线程池

在 python 的 concurrent.futures 中查找 BrokenProcessPool 的原因

Python concurrent.futures.ProcessPoolExecutor:用于大量任务的大量 RAM

来自 concurrent.futures 的 ProcessPoolExecutor 比 multiprocessing.Pool 慢