python ThreadPoolExecutor.submit

`ThreadPoolExecutor.submit()`方法用于将函数提交到线程池中进行执行，并返回一个`Future`对象，可以通过该对象获取函数的返回值或者异常信息。具体使用方法如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def func(x):
    return x * x

executor = ThreadPoolExecutor()
future = executor.submit(func, 10)
result = future.result()
print(result) # 输出：100

上述代码中，我们首先定义了一个函数`func`，然后创建了一个`ThreadPoolExecutor`对象`executor`。接着，我们使用`executor.submit()`方法将`func`函数提交到线程池中进行执行，并将参数`10`传递给`func`函数。`submit()`方法返回一个`Future`对象，我们可以通过该对象的`result()`方法获取函数的返回值。最后，我们将返回值打印出来，输出为`100`。

相关问题

ThreadPoolExecutor .submit传参

ThreadPoolExecutor.submit()方法可以传递多个参数。其中一个常见的方法是使用lambda表达式来传递多个参数。例如，在引用中的代码示例中，通过使用lambda表达式将参数args传递给submit()方法来调用doFileParse()函数。在这个例子中，args是一个包含多个参数的列表，然后使用*args语法将列表中的参数解包并传递给doFileParse()函数。这样就实现了在ThreadPoolExecutor.submit()方法中传递多个参数的目的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python线程池 ThreadPoolExecutor 使用详解](https://blog.csdn.net/xiaoyu_wu/article/details/102820384)[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%"]
- *3* [python线程池ThreadPoolExecutor，传单个参数和多个参数](https://blog.csdn.net/weixin_45393723/article/details/122666456)[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 ]

ThreadPoolExecutor.submit多个任务

您可以使用 `ThreadPoolExecutor.submit()` 方法来提交多个任务。这个方法接受一个可调用对象（如函数）作为参数，并返回一个 `Future` 对象，表示异步计算的结果。

下面是一个示例代码，展示如何使用 `ThreadPoolExecutor` 提交多个任务：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义一个任务函数
def task(num):
    return num * num

# 创建一个 ThreadPoolExecutor 对象
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

# 提交多个任务
results = []
for i in range(5):
    future = executor.submit(task, i)
    results.append(future)

# 获取任务的结果
for future in results:
    print(future.result())

在上述示例中，我们首先定义了一个 `task` 函数，它接受一个参数 `num` 并返回其平方。然后，我们使用 `ThreadPoolExecutor` 创建了一个具有最大工作线程数为 3 的线程池。接下来，我们使用 `executor.submit()` 方法提交了 5 个任务，每个任务都调用 `task` 函数，并传入不同的参数。最后，我们遍历结果列表，使用 `future.result()` 获取每个任务的结果并打印出来。

请注意，`ThreadPoolExecutor` 在后台维护了一个线程池，它会自动管理线程的创建和销毁。通过使用线程池，可以有效地并发执行多个任务，提高程序的性能和效率。