from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor

时间: 2023-09-11 10:09:56 浏览: 89
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Java进阶之ThreadPoolExecutor

from concurrent.futures.thread模块中的ThreadPoolExecutor是用于创建线程池的类。通过导入ThreadPoolExecutor，我们可以使用线程池来并发执行多个任务。线程池中的线程会在后台自动创建和销毁，并且可以重复利用，从而提高程序的效率。通过使用ThreadPoolExecutor类，我们可以方便地管理和控制线程的数量和任务的执行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python 线程池 concurrent.futures ThreadPoolExecutor](https://blog.csdn.net/marc_chen/article/details/125607256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [《Python全栈开发：Python 线程池（ThreadPoolExecutor）》](https://blog.csdn.net/yexiangCSDN/article/details/115444447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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当你使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建一个线程池并开始运行任务时，每个任务通常会在单独的线程上执行。如果你想获取某个特定任务执行的线程ID，你需要跟踪任务本身，而不是直接从线程池那里获取。 ...

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def time_sleep(): time.sleep(1) def time_sleep_copy(): time.sleep(1) print("startime",time.time()) pool = ThreadPoolExecutor() for _ in range(3000): pool.submit(time_sleep) pool.shutdown(wait=True) print("endtime",time.time()) print('start',time.time()) threads = [] for _ in range(3000): t = threading.Thread(target=time_sleep_copy) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join() print("end",time.time()) 为什么线程池执行速度比多线程慢很多

在上面的代码中，线程池的执行速度比多线程慢很多的原因可能有以下几个： 1. 线程池的线程数量不够：在这个例子中，线程池的默认线程数量是系统CPU核心数的5倍，如果CPU核心数比较小，例如1或2，那么线程池的线程...

import concurrent.futures import time import logging import socket import struct import binascii # modbus tcp client class ModbusTCPClient: def __init__(self, ip, port): self.ip = ip self.port = port self.socket = None def connect(self): self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.socket.connect((self.ip, self.port)) def disconnect(self): self.socket.close() self.socket = None def read_registers(self, start_addr, count): request = struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>' + 'H' * count, response, offset=9) def write_register(self, addr, value): request = struct.pack('>HHH', 0x0006, addr, value) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>HH', response, offset=9) # worker function for thread pool def worker(ip, port, start_addr, count): client = ModbusTCPClient(ip, port) client.connect() try: # read registers values = client.read_registers(start_addr, count) logging.info('ip=%s, values=%s', ip, values) # write a value client.write_register(start_addr, 0x1234) except Exception as e: logging.error('ip=%s, error=%s', ip, str(e)) finally: client.disconnect() # main function def main(): # configure logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s') # list of modbus tcp devices devices = [ {'ip': '127.0.0.1', 'port': 502, 'start_addr': 0, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 503, 'start_addr': 2, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 504, 'start_addr': 4, 'count': 2}, ] # create thread pool with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # submit tasks to thread pool futures = [executor.submit(worker, device['ip'], device['port'], device['start_addr'], device['count']) for device in devices] # wait for tasks to complete for future in concurrent.futures.as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: logging.error('error=%s', str(e)) # entry point if __name__ == '__main__': main() 数据包多少

根据代码，数据包的大小是13个字节。对于读取寄存器的请求，使用了struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000)打包成13个字节的请求数据包，其中'>HHHH'表示4个大端无符号short类型数据。...

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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from tqdm import tqdm def thread_map(func, iterable, max_workers=None, chunksize=1, *args, **kwargs): with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作，可以根据实际需求进行修改 return result def open_file_dialog(): filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) return filename def process_csv_file(filename): try: # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 print(pd.__version__) df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True,low_memory=False) # 创建线程池，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] # 获取所有线程的处理结果 results = [thread.result() for thread in threads] # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat(results) print(result) except Exception as e: print("Error:", e) if __name__ == "__main__": filename = open_file_dialog() if filename: process_csv_file(filename)优化

from tqdm import tqdm def process(df): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = df.apply() # 示例操作，可以根据实际需求进行修改 return result with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:...

import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化，不要 Event

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def push_data(data_list: list): while data_list: data = data_list.pop() data_queue.put(data) def process_data(data): # 处理数据...
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