python 多线程池demo

这是一个很好的问题。下面是一个简单的Python多线程池示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(param):
    # 这里是任务的具体逻辑
    result = do_something(param)
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        # 提交任务
        future_list = [executor.submit(task, param) for param in param_list]
        # 获取任务结果
        for future in future_list:
            result = future.result()
            print(result)

在这个示例中，我们首先定义了一个`task`函数，它代表了一个具体的任务逻辑。我们通过`ThreadPoolExecutor`类创建了一个包含10个工作线程的线程池，并使用`submit`方法来提交任务。最后，我们通过`result`方法获取任务的返回值。

当然，这只是一个简单的示例。在实际使用中，你需要根据具体的需求来调整线程池的大小、任务的类型等等。

相关问题

python 多线程demo

以下是一个简单的 Python 多线程示例：

import threading

def worker(num):
    """线程执行的任务"""
    print("Worker %d started" % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

上面的代码创建了5个线程，每个线程都执行了 `worker` 函数。在主线程中，我们使用 `join` 方法等待所有线程完成。

Python多线程Demo

好的。

这是一个简单的 Python 多线程示例代码：

import threading

def worker():
    print('I am a worker')

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

这段代码会创建 5 个线程，每个线程执行函数 `worker`，该函数会输出 "I am a worker"。