for i in webdata: self.tasks.put(i)
时间: 2024-05-28 19:10:27 浏览: 7
这是一个Python中的循环语句,其中webdata是一个列表(list)类型的变量。在循环过程中,将webdata列表中的每个元素依次取出并且放入到self.tasks队列中。这里的self.tasks是一个队列(queue)类型的变量,用于存储任务。这个代码片段可能是一个任务调度器的一部分,用于将任务添加到队列中以便后续执行。
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import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析
这段代码实现了一个线程池,包含了两个类:Task 和 ThreadPool。
Task 类表示一个任务,包含了任务的 ID、类型和数据。其中,类型有两种,分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法,用来执行任务,根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算,并返回结果。
ThreadPool 类表示一个线程池,包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中,任务队列用来存储待执行的任务,结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法:
- submit 方法用来提交任务,将待执行的任务放入任务队列中。
- start 方法用来启动线程池,创建最大工作线程数个线程,并将它们启动,然后等待所有线程执行完毕。
- worker 方法是一个工作线程,它从任务队列中获取任务并执行,将执行结果存入结果字典中。
最后,ThreadPool 类还提供了一个 get_result 方法,用来获取指定任务的执行结果。如果该任务还未执行或已执行但没有返回结果,则返回 None。
def _boss(self): while not self.tasks.empty(): self._worker()
这看起来像一个 Python 中的多线程任务队列。具体来说,这段代码定义了一个 `_boss` 方法,该方法会不断循环直到任务队列为空,并且在每个循环周期内会调用 `_worker` 方法来处理队列中的任务。通常情况下,任务队列是在主线程中创建的,而多个工作线程会从队列中获取任务并进行处理。这种模式通常用于加速 CPU 密集型的计算任务。