如果设置max_workers大于1时，如何提交任务，每个任务的函数相同，但参数不一致

当你在Python中使用`multiprocessing.Pool`或`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`等并发库，并设置了`max_workers`大于1时，你可以通过创建一系列带不同参数的任务列表来并行执行相同的函数。这里是一个简单的示例：

import multiprocessing

# 假设你有一个计算函数，接受一个数字作为参数
def compute_result(num):
    # 这里是你实际的计算逻辑
    return num * 2

# 创建一个包含不同参数的任务列表
tasks = [(10,), (20,), (30,)]

# 使用 Pool 来提交任务
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.starmap(compute_result, tasks)
    
# 结果将是每个输入参数计算后的结果
print(results)  # 输出: [20, 40, 60]

在这个例子中，`starmap()`函数会将每个任务元组拆开作为独立参数传递给`compute_result`函数。如果你需要处理更复杂的参数结构，可以适当调整任务列表的形式。

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多线程，如果设置max_workers大于1时，如何提交任务，每个任务的函数相同，但参数不一致

多线程是在操作系统中并发执行多个任务的基本单位，通过Python的`concurrent.futures`模块可以方便地管理并行任务。当`max_workers`大于1时，意味着会启动多个线程来执行任务。在这个场景下，你可以使用`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`来提交任务。

如果你的任务函数相同，只是参数不同，你可以这样做：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_task(param):
    # 这里是你具体的任务处理逻辑
    print(f"Processing task with param: {param}")

# 参数列表
params = [value1, value2, value3]  # 代入你要传递的不同参数

# 创建线程池，这里假设max_workers=4
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = {executor.submit(process_task, p): p for p in params}
    
    # 等待所有任务完成
    for future in futures:
        try:
            result = future.result()  # 获取结果
            print(f"Task completed with result: {result}")
        except Exception as e:
            print(f"Error occurred: {e}")

在这个例子中，我们创建了一个包含不同参数的任务集合，并将它们逐个提交给线程池。线程池会按照设定的数量同时处理这些任务。每个任务完成后，我们可以获取到它的结果或者处理可能出现的异常。

如果设置max_workers大于1时，如何提交任务

当你设置了`max_workers > 1`时，`ThreadPoolExecutor`会创建多个工作线程，使得可以同时处理多个任务。在这种模式下提交任务通常如下：

import concurrent.futures

def worker(task):
    # 这里是线程执行的具体任务，task是一个函数或包含任务参数的对象
    result = task()
    return result

# 创建一个线程池，例如 max_workers=5
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # 使用submit方法提交任务给线程池，这里task是一个函数及其参数元组
    futures = [executor.submit(worker, some_task) for _ in range(10)]  # 提交10个任务

    # 主线程继续执行，而任务会在后台由工作线程执行
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        try:
            # 获取任务的结果，如果任务抛出异常，future.exception()会捕获
            print(future.result())
        except Exception as exc:
            print(f"An error occurred: {exc}")

在这里，你可以看到，通过列表推导式一次性提交多个任务到线程池。`as_completed`函数会按提交的顺序返回已完成的任务，这样主线程就可以在等待时间期间做其他事情。