concurrent库学习之ThreadPoolExecutor模块

本文主要是介绍concurrent库学习之ThreadPoolExecutor模块，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

concurrent库学习之ThreadPoolExecutor模块

一、简介

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 是 Python 标准库中的一个模块，用于管理线程池并行执行任务。它提供了一种高层次的接口来启动和管理线程，简化了并发编程的复杂性。

二、语法和参数

语法

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())

参数

• max_workers：线程池中允许的最大线程数。如果为 None 或未指定，则默认值为 os.cpu_count() * 5。
• thread_name_prefix：线程名称的前缀，用于标识线程。
• initializer：每个工作线程在启动时调用的可调用对象。
• initargs：传递给 initializer 的参数元组。

三、实例

3.1 使用线程池执行简单任务

• 代码

import concurrent.futures
import timedef task(n):print(f"Task {n} is running")time.sleep(2)return f"Task {n} completed"with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]for future in concurrent.futures.as_completed(futures):print(future.result())

• 输出

Task 0 is running
Task 1 is running
Task 2 is running
Task 3 is running
Task 0 completed
Task 4 is running
Task 1 completed
Task 2 completed
Task 3 completed
Task 4 completed

3.2 使用线程池执行带有返回值的任务

• 代码

import concurrent.futuresdef square(n):return n * nwith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:results = list(executor.map(square, range(10)))print(results)

• 输出

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

四、注意事项

1. ThreadPoolExecutor 适用于 I/O 密集型任务，而不是 CPU 密集型任务。对于 CPU 密集型任务，建议使用 ProcessPoolExecutor。
2. 确保正确管理线程池的生命周期，使用 with 语句可以自动管理资源。
3. 在提交大量任务时，注意控制 max_workers 的数量，以避免线程过多导致系统资源耗尽。
4. 使用 concurrent.futures.as_completed 可以按完成顺序获取任务结果，而不是提交顺序。

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