python processpoolexector 释放内存_python之ThreadPoolExecutor

Python 中的 ThreadPoolExecutor 是一个实现了线程池的类，可以方便地在多线程环境下执行任务。ThreadPoolExecutor 在执行完一些任务之后，会将一部分内存释放掉，但是不会全部释放，因为它需要保留一些内存空间来存储已经执行过的任务。

如果你在使用 ThreadPoolExecutor 时发现它占用了太多的内存，可以考虑以下几点：

1. 控制线程池的大小：ThreadPoolExecutor 默认会创建尽可能多的线程来执行任务，这会导致占用大量内存。可以通过设置 max_workers 参数来控制线程池的大小，避免创建过多的线程。例如，设置为 10：

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

2. 及时调用 shutdown 方法：ThreadPoolExecutor 的 shutdown 方法可以停止所有线程的执行，并释放一部分内存。建议在所有任务执行完毕后及时调用该方法：

executor.shutdown()

3. 优化任务代码：如果你的任务代码是密集计算型的，可能会占用大量的 CPU 和内存资源，可以考虑优化代码，减少资源的占用。

总之，在使用 ThreadPoolExecutor 时，需要注意合理控制线程池的大小、及时调用 shutdown 方法以及优化任务代码，才能更好地释放内存。

相关问题

python ThreadPoolExecutor as_completed

Python的ThreadPoolExecutor是一个线程池模块，可以用来管理和调度多个线程。as_completed()是ThreadPoolExecutor类中的一个方法，它可以监测子任务是否结束，并在子任务结束后返回这个任务并交给for循环下面的代码块执行。同时，as_completed()方法还有一个超时时间限制的参数，如果达到了自己设置的超时时间，但是依然有子任务没有结束，会引发一个异常。在使用ThreadPoolExecutor时，最常用的可能就是map方法和submit+as_completed。

ThreadPoolExecutor python

在 Python 中，标准库中提供了 `concurrent.futures` 模块，其中也包含了 `ThreadPoolExecutor` 类。该类的用法与 Java 中的 `ThreadPoolExecutor` 类似，可以通过创建线程池，提交任务等方式来实现多线程编程。具体使用方法可以参考以下示例代码：

import concurrent.futures

def worker(num):
    print(f"Thread-{num} is running")

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

以上代码中，我们通过 `ThreadPoolExecutor` 类创建一个最大线程数为 5 的线程池，然后使用 `submit` 方法提交了 5 个任务。每个任务都会在一个独立的线程中执行，输出信息表示任务正在运行。