python线程池实例

可以使用Python内置的concurrent.futures模块来创建线程池。以下是一个简单的线程池实例：

import concurrent.futures

def worker(num):
    print(f"Worker {num} started")
    return

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        for i in range(5):
            executor.submit(worker, i)

这个例子创建了一个最大线程数为5的线程池，并提交了5个任务给线程池执行。每个任务都是一个简单的打印语句。

相关问题

python线程池编程实例

在Python中，`concurrent.futures`模块提供了一个高级接口来进行线程池编程。这里有一个简单的例子，展示如何创建和使用线程池执行一系列任务：

import concurrent.futures

# 定义一个计算函数，例如平方运算
def square(n):
    return n ** 2

# 创建一个固定大小的线程池，比如8个线程
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
    # 准备一批待处理的任务
    tasks = [executor.submit(square, i) for i in range(10)]

    # 使用as_completed遍历已完成的任务
    for future in concurrent.futures.as_completed(tasks):
        try:
            print(f"Square of {future.result()} is: {future.result()}")
        except Exception as exc:
            print(f"Exception raised: {exc}")

在这个例子中，我们首先创建了一个线程池，然后将1到9的数字作为任务提交给线程池。每个任务都是通过`submit()`方法提交的，这会返回一个`Future`对象，代表了这个任务的结果。最后，我们使用`as_completed()`迭代器来逐个获取完成的任务结果并打印。

Python线程池代码实例

好的，以下是一个Python线程池的代码实例：

import concurrent.futures
import time

def task(n):
    print(f"Task {n} is starting...")
    time.sleep(2)
    print(f"Task {n} is ending...")
    return f"Task {n} is completed!"

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.perf_counter()
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        results = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
        for future in concurrent.futures.as_completed(results):
            print(future.result())
    end_time = time.perf_counter()
    print(f"Total execution time: {end_time - start_time:.2f} seconds.")

这段代码会创建一个最大线程数为3的线程池，然后提交5个任务给线程池进行处理。每个任务都会sleep 2秒来模拟耗时操作，然后返回一个字符串表示任务完成。最后，代码会输出每个任务的返回结果，并计算总共的执行时间。注意，我们使用`concurrent.futures`模块来实现线程池的操作。