datas = [] for i in naps: datas.append(i) if len(datas) == 10: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=21) as executor: flag_list = {executor.submit(run, data): data for data in datas} for flag in concurrent.futures.as_completed(flag_list): flag.result() datas = []
时间: 2024-04-17 15:28:17 浏览: 197
Python concurrent.futures模块使用实例
这段代码首先创建了一个空列表 `datas`。
然后,使用一个 `for` 循环来遍历列表 `naps` 中的元素。在循环中,将每个元素添加到列表 `datas` 中。
接下来,通过判断 `datas` 列表的长度是否等于 10 来确定是否需要执行一段并发处理的代码。
如果 `datas` 列表的长度等于 10,则进入 `if` 条件语句块。在该块中,使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 创建一个最大工作线程数为 21 的线程池对象 `executor`。
然后,使用列表推导式和 `executor.submit()` 方法将 `run()` 函数提交给线程池执行,并将每个提交的任务与对应的数据一一映射存储到字典 `flag_list` 中。
接下来,通过使用 `concurrent.futures.as_completed()` 函数来获取已完成的任务。在循环中,通过调用 `flag.result()` 方法获取任务的结果。
最后,将列表 `datas` 重新赋值为空列表,以便下一轮循环重新收集数据并执行并发处理。
这段代码的作用是将列表 `naps` 中的元素逐个添加到 `datas` 列表中,并在 `datas` 中收集到 10 个元素时,使用线程池并发执行这些任务,并等待所有任务完成后再继续下一轮收集数据并执行并发处理。
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