futures.ThreadPoolExecutor

时间: 2023-10-17 18:30:00 浏览: 88
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Java进阶之ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor 是 concurrent.futures 模块中的一个类，它是 Executor 的子类，用于异步执行调用。它使用线程池来管理线程的执行。ThreadPoolExecutor 可以通过指定最大工作线程数来控制线程池的大小。在 Python 3.2 及以上版本，concurrent.futures 模块提供了 ThreadPoolExecutor 类来实现线程池的功能。 通过创建 ThreadPoolExecutor 对象，我们可以异步执行多个任务，并利用线程池中的线程来处理这些任务，提高程序的并发性和效率。可以在创建 ThreadPoolExecutor 对象时指定最大工作线程数、线程名称前缀、初始化函数和初始化参数等参数。 ThreadPoolExecutor 的作用是将多个任务组织在一起，以便可以重用线程，提高执行效率。使用 ThreadPoolExecutor 可以简化多线程编程，提供了更高层次的抽象。通过提交任务给 ThreadPoolExecutor 对象，它会自动分配线程来执行任务，并返回 Future 对象作为任务的结果。 通过 ThreadPoolExecutor 提供的接口，我们可以在不同的线程中执行可调用对象，并通过 Future 对象获取任务的执行结果。通过使用 ThreadPoolExecutor，我们可以充分利用多线程来实现并发执行任务的需求，提高程序的性能和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [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%"] - *3* [Python并发concurrent.futures和asyncio实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38604395/13739481)[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 ]
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with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # 提交读写操作到线程池中 futures = [] for device in devices.keys(): future = executor.submit(read_write, device, 1000, 1234) futures.append(future) # 获取所有操作的结果 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() print(result)

这段代码使用了Python的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类实现了线程池的功能，其中： - max_workers参数指定线程池中的最大工作线程数，这里使用了字典devices中设备的数量。 - executor....

2. 使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建线程池： 创建一个ThreadPoolExecutor实例，并设置最大线程数。 使用executor.submit()方法提交下载任务到线程池。

在Python中，concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 是用于并发编程的一个强大工具，它允许你通过线程池管理并行执行的任务。以下是如何使用这个模块来创建线程池并执行下载任务的例子： python import ...

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:怎么获取线程ID

当你使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建一个线程池并开始运行任务时，每个任务通常会在单独的线程上执行。如果你想获取某个特定任务执行的线程ID，你需要跟踪任务本身，而不是直接从线程池那里获取。 ...

datas = [] for i in naps: datas.append(i) if len(datas) == 10: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=21) as executor: flag_list = {executor.submit(run, data): data for data in datas} for flag in concurrent.futures.as_completed(flag_list): flag.result() datas = []

在该块中，使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建一个最大工作线程数为 21 的线程池对象 executor。 然后，使用列表推导式和 executor.submit() 方法将 run() 函数提交给线程池执行，并将每个...

对这段代码也使用多线程：def get_image_files(folder): image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png'] # 定义图片扩展名 image_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if os.path.splitext(file)[1].lower() in image_extensions: img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 加载ONNX模型 ort_session = onnxruntime.InferenceSession('./best_weights.onnx') # 预处理输入图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/') ...

根据错误：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'，修改下述代码：import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results....

import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024 * 1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('cnl_201504.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')运行上述代码出现下述问题，请修改代码：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

这个错误是因为缺少了 networkx 库。你需要在代码开头引入这...import concurrent.futures import scipy import networkx as nx 如果你还没有安装这个库，可以通过以下命令安装： pip install networkx

from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor

from concurrent.futures.thread模块中的ThreadPoolExecutor是用于创建线程池的类。通过导入ThreadPoolExecutor，我们可以使用线程池来并发执行多个任务。线程池中的线程会在后台自动创建和销毁，并且可以重复利用，...

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ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures模块中的一个类，用于创建一个线程池来执行并发任务。它提供了一种简单的方式来管理和调度多个线程，并且可以方便地处理并发任务的结果。 下面是一个使用...

import concurrent.futures import time import logging import socket import struct import binascii # modbus tcp client class ModbusTCPClient: def __init__(self, ip, port): self.ip = ip self.port = port self.socket = None def connect(self): self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.socket.connect((self.ip, self.port)) def disconnect(self): self.socket.close() self.socket = None def read_registers(self, start_addr, count): request = struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>' + 'H' * count, response, offset=9) def write_register(self, addr, value): request = struct.pack('>HHH', 0x0006, addr, value) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>HH', response, offset=9) # worker function for thread pool def worker(ip, port, start_addr, count): client = ModbusTCPClient(ip, port) client.connect() try: # read registers values = client.read_registers(start_addr, count) logging.info('ip=%s, values=%s', ip, values) # write a value client.write_register(start_addr, 0x1234) except Exception as e: logging.error('ip=%s, error=%s', ip, str(e)) finally: client.disconnect() # main function def main(): # configure logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s') # list of modbus tcp devices devices = [ {'ip': '127.0.0.1', 'port': 502, 'start_addr': 0, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 503, 'start_addr': 2, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 504, 'start_addr': 4, 'count': 2}, ] # create thread pool with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # submit tasks to thread pool futures = [executor.submit(worker, device['ip'], device['port'], device['start_addr'], device['count']) for device in devices] # wait for tasks to complete for future in concurrent.futures.as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: logging.error('error=%s', str(e)) # entry point if __name__ == '__main__': main() 数据包多少

根据代码，数据包的大小是13个字节。对于读取寄存器的请求，使用了struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000)打包成13个字节的请求数据包，其中'>HHHH'表示4个大端无符号short类型数据。...

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