ThreadPoolExecutor..submit怎么对函数传参?
时间: 2023-11-24 11:52:40 浏览: 48
ThreadPoolExecutor.submit()方法可以通过传递参数来提交任务。具体来说,可以使用lambda表达式或partial函数来传递参数。下面是两个例子:
1.使用lambda表达式传递参数
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def func(a, b):
return a + b
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
future = executor.submit(lambda: func(1, 2))
print(future.result()) # 输出:3
```
2.使用partial函数传递参数
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from functools import partial
def func(a, b):
return a + b
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
partial_func = partial(func, 1, 2)
future = executor.submit(partial_func)
print(future.result()) # 输出:3
```
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
ThreadPoolExecutor.submit()是一个Java线程池中的方法,用于向线程池提交一个任务(Runnable或Callable),并返回Future对象以便于追踪任务进度或获取执行结果。该方法有多个重载,允许在提交任务时指定优先级、初始延迟、超时时间等参数。
使用ThreadPoolExecutor.submit()提交任务时,在任务执行队列已满或者线程池已经达到最大线程数的情况下,会根据指定的饱和策略(AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardOledestPolicy、DiscardPolicy)来处理任务。
通常情况下,使用ThreadPoolExecutor.submit()方法能够合理利用多核CPU资源,提高任务的执行效率,并且可以有效地控制并发任务的数量,避免资源浪费和系统负载过重的情况。
同时,在使用ThreadPoolExecutor.submit()方法时,需要注意任务的线程安全性,尽量避免多个任务同时访问同一份共享数据,从而避免出现线程安全问题。