这篇教程Python 线程池模块之多线程操作代码写得很实用,希望能帮到您。 1、线程池模块引入 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 2、使用线程池一个简单的线程池使用案例 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timepool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')def fun(): time.sleep(1) print(1, end='')if __name__ == '__main__': # 列表推导式 [pool.submit(fun) for i in range(20) if True] from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timepool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')def fun(arg1,arg2): time.sleep(1) print(arg1, end=' ') print(arg2, end=' ')if __name__ == '__main__': # 列表推导式 [pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True] # 单个线程的执行 task = pool.submit(fun,'Hello','world') # 判断任务执行状态 print(f'task status {task.done()}') time.sleep(4) print(f'task status {task.done()}') # 获取结果的函数是阻塞的,所以他会等线程结束之后才会输出 print(task.result()) 3、获取结果阻塞等待 批量获取结果 for future in as_completed(all_task): data = future.result() 阻塞主线程,等待执行结束再执行下一个业务 # 等待线程全部执行完毕wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)print('') 以上就是Python 线程池模块之多线程操作代码的详细内容,更多关于Python 线程池模块的资料请关注51zixue.net其它相关文章! pytorch中[..., 0]的用法说明 pytorch 中nn.Dropout的使用说明 |