用python 写一段代码 来确定from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 合理的线程池大小
时间: 2023-04-08 14:01:09 浏览: 94
以下是 Python 代码,用于确定 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 的合理线程池大小:
```python
import concurrent.futures
import multiprocessing
def determine_threadpool_size():
# 获取 CPU 核心数
num_cpus = multiprocessing.cpu_count()
# 计算线程池大小
threadpool_size = min(32, (num_cpus + 1) * 2)
return threadpool_size
if __name__ == '__main__':
threadpool_size = determine_threadpool_size()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=threadpool_size) as executor:
# 在此处添加需要执行的任务
pass
```
这段代码首先获取 CPU 核心数,然后根据核心数计算出线程池大小。线程池大小的计算公式为:线程池大小 = min(32, (CPU 核心数 + 1) * 2)。这个公式是根据经验得出的,可以根据实际情况进行调整。最后,使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池,并在其中添加需要执行的任务。
相关问题
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor可以设置为守护线程吗?
ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类,它提供了一种简单的方式来使用线程池执行并发任务。ThreadPoolExecutor类可以设置线程池中的线程是否为守护线程。
在ThreadPoolExecutor中,通过设置参数daemon来指定线程是否为守护线程。当daemon参数设置为True时,线程将被设置为守护线程;当daemon参数设置为False时,线程将被设置为非守护线程。
守护线程是指在主线程结束时会随之退出的线程,而非守护线程则会等待所有的子线程执行完毕后再退出。设置线程为守护线程可以方便地管理线程的生命周期。
下面是一个示例代码,展示了如何创建一个ThreadPoolExecutor并设置守护线程:
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task():
# 执行任务的代码
pass
# 创建ThreadPoolExecutor对象,并设置守护线程
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5, daemon=True)
# 提交任务给线程池执行
executor.submit(task)
```
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor举例
ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类,用于创建一个线程池并在多个线程中执行任务。它提供了一种简单而高效的方式来并发执行多个任务。
下面是一个使用ThreadPoolExecutor的示例:
```python
import concurrent.futures
# 定义一个任务函数
def task(num):
print(f"Executing task {num}")
result = num * 2
print(f"Task {num} result: {result}")
return result
# 创建一个ThreadPoolExecutor对象
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
# 提交任务给线程池执行,并返回一个Future对象
future1 = executor.submit(task, 1)
future2 = executor.submit(task, 2)
# 获取任务的执行结果
result1 = future1.result()
result2 = future2.result()
print(f"Task 1 result: {result1}")
print(f"Task 2 result: {result2}")
```
以上代码会创建一个线程池,并在两个线程中分别执行任务task(1)和task(2)。每个任务都会打印出执行过程和结果,并通过future.result()获取到任务的返回值。