CompletionService/ExecutorCompletionService/线程池/concurrent包

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CompletionService/ExecutorCompletionService/线程池/concurrent包

线程池线程池的基本思想:线程频繁的创建.销毁会极大地占用系统资源,为了减少系统在创建销毁线程时的开销,线程池应运而生.线程池包括多个已创建的线程,当有任务要在新线程中执行时,将任务提交给线程池,线程池选取空闲线程或新开线程执行该任务,可见线程池应维护一个任务队列和线程队列.此外还要对线程最大数.最小数目.空闲等待时间等进行管理. Executor.ExecutorService接口(线程池) Executor提供一种将任务提交与每个任务将如何运行的机制(包括线程使用的细节.调度等)分离开来的方…

Python程序中的线程操作(线程池)-concurrent模块

目录 Python程序中的线程操作(线程池)-concurrent模块一.Python标准模块--concurrent.futures 二.介绍三.基本方法四.ProcessPoolExecutor 五.ThreadPoolExecutor 六.map的用法七.回调函数 Python程序中的线程操作(线程池)-concurrent模块一.Python标准模块--concurrent.futures 官方文档:https://docs.python.org/dev/library/con…

进程池和线程池 concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor

import time#线程池可以用shutdown submit from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def f1(n): print(n) time.seelp(1) return n*n if __name__ =="__main__": tp = ThreadPoolExecutor(4) lst =…

python并发编程之进程池，线程池concurrent.futures

进程池与线程池在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多, 这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途, 例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu…

创建进程池与线程池concurrent.futures模块的使用

一.进程池. 当并发的任务数量远远大于计算机所能承受的范围,即无法一次性开启过多的任务数量就应该考虑去限制进程数或线程数,从而保证服务器不会因超载而瘫痪.这时候就出现了进程池和线程池. 二.concurrent.futures模块介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor:进程池,提供异步调用 Both implement the same interface,…

concurrent包分析之Executor框架

文章目录线程生命周期的开销:线程比较少的情况使用new Thread(task)无多大影响,但是如果涉及到线程比较多的情况,应用的性能就会受到影响,如果jdbc创建连接一样,new Thead创建线程也会耗资源.耗时间的. 资源的消耗量:活动线程会消耗系统性能,如果运行的线程数量多余可用的处理器数,那么就会有大量空闲的线程占用内存,会给垃圾收集器带来压力,如果有cpu资源竞争,还会有其他性能开销. 限定创建线程的数目:如果不设定创建线程的数量,一个任务一个线程无限创建线程,高负载情况下就有可能…

（11）线程池（最新的concurrent.futures包去开启）

'''concurrent.futures是最新的开启线程池的包'''import timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor #开启线程池导入的模块 def task(i): print(i) time.sleep(1) return i if __name__ == '__main__': '''线程池的个数是cpu数 * 5,不传参默认就是cpu数 * 5''' t = ThreadPoolExecutor(20) #在池里开…