1、線程池模塊
引入
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
2、使用線程池
一個簡單的線程池使用案例
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')
def fun():
time.sleep(1)
print(1, end='')
if __name__ == '__main__':
# 列表推導(dǎo)式
[pool.submit(fun) for i in range(20) if True]
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')
def fun(arg1,arg2):
time.sleep(1)
print(arg1, end=' ')
print(arg2, end=' ')
if __name__ == '__main__':
# 列表推導(dǎo)式
[pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True]
# 單個線程的執(zhí)行
task = pool.submit(fun,'Hello','world')
# 判斷任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)
print(f'task status {task.done()}')
time.sleep(4)
print(f'task status {task.done()}')
# 獲取結(jié)果的函數(shù)是阻塞的，所以他會等線程結(jié)束之后才會輸出
print(task.result())
3、獲取結(jié)果
阻塞等待
批量獲取結(jié)果
for future in as_completed(all_task):
data = future.result()
阻塞主線程，等待執(zhí)行結(jié)束再執(zhí)行下一個業(yè)務(wù)
# 等待線程全部執(zhí)行完畢
wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)
print('')
以上就是Python 線程池模塊之多線程操作代碼的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python 線程池模塊的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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