网络编程——线程池

标签：current   tar   result   adp   cep   方法   进程池   fun   异步   

在一个池子里，放固定数量的线程，这些线程等待任务，一旦有任务来，就有线程自发的去执行任务。

concurrent.futures  这个模块是异步调用的机制

concurrent.futures  提交任务都是用submit

for + submit 多个任务的提交

shutdown 是等效于Pool中的close + join ,是不允许再继续向池中增加任务，然后让父进程（线程）等待池中所有进程执行完所有任务。

如何把多个任务扔进池中？

　　要么使用 for+ submit 的方式去提交多个任务

　　要么直接使用map（func，iterable）方式去提交多个任务

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def func(num):
    sum = 0
    for i in range(num):
        sum += i **2
    print(sum)

t = ThreadPoolExecutor(20)
start = time.time()
t.map(func, range(1000))
t.shutdown()
print(time.time() - start)

不同的方式提交多个任务（for + submit 或者map）， 拥有不同的拿结果的方式

　　如果是for + submit 的方式提交任务，拿结果用result方法

　　如果是用map的方式提交任务，结果是一个生成器，采用__next__()的方式去拿结果

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def func(num):
    sum = 0
    for i in range(num):
        sum += i **2
    return sum

t = ThreadPoolExecutor(20)

res = t.map(func, range(100))
t.shutdown()

while 1:
    try:
        print(res.__next__())
    except:
        StopIteration

关于回调函数，不管是Pool进程池的方式，还是ProcessPoolExecutor的方式开启进程池，

回调函数都是由父进程调用

关于回调函数，ThreadPoolExecutor

回调函数是由父进程调用

网络编程——线程池

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Loren2o/p/9542813.html