future.ThreadPoolExecutor(4)

时间: 2023-08-25 08:15:09 浏览: 70
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这是 Python 中 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 类，用于创建一个具有 4 个线程的线程池。线程池中的线程可以并行执行任务，从而提高程序的执行效率。使用 ThreadPoolExecutor 可以方便地提交需要并行执行的任务，并且可以通过设置最大线程数来控制并发的程度，从而避免线程数量过多导致系统资源不足的问题。
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concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() 是 Python 标准库中的一个模块，用于提供一个线程池，方便开发者在多线程的情况下更加高效地使用...submit() 方法返回一个 Future 对象，可以用来获取任务执行的结果。

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....

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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 ...

检查问题 public static void start(int[] ports, java.util.function.Consumer<ServerBootstrap> consumer) throws Exception { NioEventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); NioEventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(ports.length, ports.length, 0, TimeUnit.MILLISECONDS, new SynchronousQueue<>(), new NamedThreadFactory("MultiPort-Thread")); try { ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap(); bootstrap.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128) .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true) .handler(new LoggingHandler(LogLevel.INFO)); consumer.accept(bootstrap); for (int i = 0; i < ports.length; i++) { int port = ports[i]; if (i > 0) { CompletableFuture.runAsync(() -> { try { ChannelFuture future = bootstrap.bind(port); future.sync(); future.channel().closeFuture().sync(); } catch (InterruptedException e) { log().error("bind {} port exception: ", port, e); } }, service); } } ChannelFuture future = bootstrap.bind(ports[0]); future.sync(); future.channel().closeFuture().sync(); } finally { service.shutdown(); workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } }

2. 创建了一个线程池，使用ThreadPoolExecutor来执行异步任务。线程池的大小与要绑定的端口数量一致。 3. 创建了一个ServerBootstrap对象，并将bossGroup和workerGroup设置到该对象中。 4. 调用bootstrap....

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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'

from textrank4zh import TextRank4Keyword 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

import requests from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor url_template = 'https://book.douban.com/tag/编程?start={}&type=T' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} def get_book_list(start): url = url_template.format(start) response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') return book_list def get_book_info(book): title = book.find('div', class_='info').a.get_text().strip() rating = book.find('span', class_='rating_nums').get_text().strip() return title, rating if __name__ == '__main__': with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: futures = [] for start in range(0, 100, 20): futures.append(executor.submit(get_book_list, start)) books = [] for future in futures: books.extend(future.result()) futures = [] for book in books: futures.append(executor.submit(get_book_info, book)) for future in futures: title, rating = future.result() print(title, rating)改成正确代码

from bs4 import BeautifulSoup from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor url_template = 'https://book.douban.com/tag/编程?start={}&type=T' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT ...
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