concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
时间: 2023-08-19 21:15:41 浏览: 129
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
这是Python标准库中的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类。它提供了一种方便的方式来使用线程池来执行异步任务。ThreadPoolExecutor类允许您在一个线程池中并发地执行多个任务,从而提高应用程序的性能和响应能力。它可以用于处理I/O密集型任务,如网络请求、文件读写等。
相关问题
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor shutdown
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的shutdown()方法被用来优雅地关闭线程池,确保所有的线程都已经完成任务并且退出。
shutdown()方法的作用是向线程池发送一个信号,告诉它停止接受新的任务,并且等待当前正在执行的任务完成后再关闭线程池。
在使用shutdown()方法之后,线程池将不再接受新的任务,而是等待已经提交的任务全部完成。
当所有的任务都完成之后,线程池会立即关闭。如果有任务尚未完成,线程池会等待所有任务完成后再关闭。
需要注意的是,shutdown()方法只会关闭线程池,而不会停止已经在执行的任务。如果需要立即停止正在执行的任务,可以使用shutdown(wait=True)方法。
这个方法会等待所有线程池中的任务都完成后再停止线程池。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [concurrent.futures模块ThreadPoolExecutor、ProcessPoolExecutor讲解及使用实例](https://blog.csdn.net/weixin_43587784/article/details/129167145)[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* [concurrent.futures.ThreadPoolExecutor并发库详解](https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/99652083)[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 ]
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的用法
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor是Python 3中的一个线程池模块,它可以用来管理和调度多个线程,从而实现并发执行任务的目的。ThreadPoolExecutor实现了Executor接口,提供了submit()方法来提交任务。
下面是ThreadPoolExecutor的用法示例:
```python
import concurrent.futures
import time
def worker(num):
print(f"Thread-{num} start")
time.sleep(1)
print(f"Thread-{num} end")
if __name__ == '__main__':
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
for i in range(5):
executor.submit(worker, i)
```
在该示例中,我们定义了一个worker函数来模拟执行任务的过程,然后使用ThreadPoolExecutor创建一个最大工作线程数为3的线程池,通过submit()方法向线程池提交任务。
输出结果如下:
```
Thread-0 start
Thread-1 start
Thread-2 start
Thread-0 end
Thread-3 start
Thread-1 end
Thread-4 start
Thread-2 end
Thread-3 end
Thread-4 end
```
从输出结果中可以看出,线程池最多同时运行3个线程,第4个和第5个任务等待前面的任务执行完毕后才被执行。