1 线程的其他方法

import threading
import time
from threading import Thread, current_thread def f1(n):
time.sleep(1)
print('子线程名称', current_thread().getName())
print('子线程id', current_thread().ident)
print('%s号线程任务' % n) if __name__ == '__main__':
t1 = Thread(target=f1, args=(1,))
t1.start()
t2 = Thread(target=f1, args=(1,))
t2.start()
print('主线程名称', current_thread().getName())
print('主线程id', current_thread().ident)
print(current_thread()) # 当前线程对象
print(threading.enumerate()) # 当前正在运行的线程对象的一个列表
print(threading.active_count()) # 当前正在运行的线程数量

2 线程队列

首先导入模块 import queue

先进先出队列:queue.Queue(3)

先进后出\后进先出队列:queue.LifoQueue(3)

优先级队列:queue.priorityQueue(3)

其中都是相同的方法

import queue

# # 先进先出队列
# q = queue.Queue(3)
# q.put(1)
# q.put(2)
# print('当前长度', q.qsize())
# print('是否满了', q.full())
# q.put(3)
# print('是否满了', q.full())
# try:
# q.put_nowait(5)
# except Exception:
# print('满了')
# print(q.get())
# print(q.get())
# print('是否空了', q.empty())
# print(q.get())
# print('是否空了', q.empty())
# try:
# print(q.get_nowait())
# except Exception:
# print('空了') # # 先进后出队列, 类似于栈
# q = queue.LifoQueue(3)
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
#
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# '''
#
#
#
# ''' # 优先级队列
q = queue.PriorityQueue(7)
q.put((6, 'today')) # 存放一个元组, 第一个元素是优先级, 越小优先级越高
q.put((-3, 'yesterday'))
q.put((5, 'tomorrow'))
q.put((12, 12))
q.put((5, 'July'))
q.put((7,23))
q.put((7,123)) print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
(-3, 'yesterday')
(5, 'July')
(5, 'tomorrow')
(6, 'today')
(7, 23)
(7, 123)
(12, 12)
'''

3 线程池

首先导入

From concurrent_futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

import time
from threading import current_thread
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def f1(n,s):
time.sleep(1)
# print('%s号子线程'%current_thread().ident)
# print(n,s)
return if __name__ == '__main__':
tp = ThreadPoolExecutor(4)
# tp = ProcessPoolExecutor(4)
# tp.map(f1,range(10)) #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象
res_list = []
for i in range(10):
res = tp.submit(f1,i,'baobao') #submit是给线程池异步提交任务,
print(res)
# res.result()
res_list.append(res) # for r in res_list:
# print(r.result()) tp.shutdown() #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close + join
for r in res_list:
print(r.result()) # 和get方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序
print('主线程结束')

线程池回调函数:

from  concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def f1(n, n1):
return n + n1
def f2(n):
print(n) # <Future at 0x25bc198 state=finished returned int>
print('这里是回调函数:', n.result()) # 这里是回调函数: 23 if __name__ == '__main__':
tp = ThreadPoolExecutor(4)
res = tp.submit(f1, 11,12).add_done_callback(f2)

python之线程相关操作(补充)的更多相关文章

  1. python之线程相关操作

    1.线程: 一个进程可以有多个线程,共享一个进程的资源: 2.进程线程的区别:  进程是资源分配的最小单位,线程是程序执行的最小单位 3.python中线程模块threading, 提供的类: Thr ...

  2. Python字符串的相关操作

    1.大小写转换 判断字符串 s.isalnum() #所有字符都是数字或者字母 s.isalpha() #所有字符都是字母 s.isdigit() #所有字符都是数字 s.islower() #所有字 ...

  3. Selenium2+python自动化40-cookie相关操作

    前言 虽然cookie相关操作在平常ui自动化中用得少,偶尔也会用到,比如登录有图形验证码,可以通过绕过验证码方式,添加cookie方法登录. 登录后换账号登录时候,也可作为后置条件去删除cookie ...

  4. python文件的相关操作

    python 目录 python 1.python文件的介绍 使用文件的目的 Python文件的类型主要有两种:文本文件和二进制文件. 操作文件的流程主要有三步:打开-操作-关闭操作. 2.文件的打开 ...

  5. python基础之数据类型操作补充,集合及其操作,深浅拷贝

    内容概要: 数据类型操作补充 集合及其操作 深浅拷贝1.基础数据类型补充 1.1字符串的操作补充li = ["李嘉诚", "麻花藤", "黄海峰&qu ...

  6. Selenium2+python自动化40-cookie相关操作【转载】

    前言 虽然cookie相关操作在平常ui自动化中用得少,偶尔也会用到,比如登录有图形验证码,可以通过绕过验证码方式,添加cookie方法登录. 登录后换账号登录时候,也可作为后置条件去删除cookie ...

  7. Python字典及相关操作(内含例题)

    Python字典类型 今天将会介绍一种在python中十分常见的组合数据类型——字典 通过一些实例来理解字典中的常规操作 什么是字典类型? 列表中查找是通过整数的索引(元素在列表中的序号)来实现查找功 ...

  8. python之线程相关的其他方法

    一.join方法 (1)开一个主线程 from threading import Thread,currentThread import time def walk(): print('%s is r ...

  9. Python系统(os)相关操作

    文件操作 python中常用于文件处理的模块有os,shutil等. 1 创建文件 文件的创建可以使用open()函数,如下创建一个test_file.txt的文件: >>> wit ...

随机推荐

  1. Kaldi单音素模型 训练部分

    在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概 ...

  2. npm全局目录修改

    转载:http://www.qdfuns.com/notes/30749/0f66fcf5e62eed010f744d0d4adaa870.html 我之前安装npm时全是默认安装,模块全部安装在C盘 ...

  3. 解决C#调用执行js报检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {0E59F1D5-1FBE-11D0-8FF2-00A0D10038BC} 组件失败

    最近做了一个模拟请求的网站简化原网站的繁琐数据,提出有用的数据简单展示并完成post.由于原网站数据有js加密,所以我抓出原网站的js解密方法,由C#调用js得到解密后的数据. 整个抓包的框架是用的苏 ...

  4. 腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle

    转自 https://www.csdn.net/article/2014-05-19/2819831-TDW-Shuffle/1 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,T ...

  5. JavaScript使用浏览器内置XML解析器解析DOM对象

    所有现代浏览器都内建了供读取和操作 XML 的 XML 解析器.解析器把 XML 转换为 XML DOM 对象 (可通过 JavaScript 操作的对象). 一.获取DOM对象 XMLHttpReq ...

  6. linux系统学习方法分享

    初学者可以自己安装虚拟机,然后把 linux 常用命令例如 cd.ls.chmod.useradd.vi 等等多练习几十遍,把自己敲打命令的熟练程度提升上来.然后根据文档搭建 Linux 下常见的各种 ...

  7. PyTorch(二)Intermediate

    Convolutional Neural Network import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvisio ...

  8. LDA-线性判别分析(四)其他几个相关问题

    本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了 ...

  9. 21天打造分布式爬虫-urllib库(一)

    1.1.urlopen函数的用法 #encoding:utf-8 from urllib import request res = request.urlopen("https://www. ...

  10. Asp.net core 跨域设置

    验证环境: dotnet core 2.1/Asp.net core2.1 一.作用域在中间件层  配置的方式是在startup.cs文件Configure(IApplicationBuilder a ...