标签：metaclass groups 简单 手动 === 任务 线程管理 生产环境 工作
原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148
译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339
#from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import requests urls = [ ‘http://www.python.org‘, ‘http://www.python.org/about/‘, ‘http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html‘, ‘http://www.python.org/doc/‘, ‘http://www.python.org/download/‘, ‘http://www.python.org/getit/‘, ‘http://www.python.org/community/‘, ‘https://wiki.python.org/moin/‘, ‘http://planet.python.org/‘, ‘https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups‘, ‘http://www.python.org/psf/‘, ‘http://docs.python.org/devguide/‘, ‘http://www.python.org/community/awards/‘, ‘http://www.python.org/community/fuck/‘ # etc.. ] pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4 def code(x): r = requests.get(x) _code = r.status_code print(f"{x} 状态码是:{_code}") results = pool.map(code, urls) pool.close() pool.join()
在生产环境中，我们可以为 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程和多线程库来进一步提高执行速度——这也是解决死锁问题的良方。此外，由于 map 函数并不支持手动线程管理，反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。
python基础===一行 Python 代码实现并行（转）
标签：metaclass groups 简单 手动 === 任务 线程管理 生产环境 工作
原文地址：https://www.cnblogs.com/botoo/p/10399383.html
