本文主要是介绍python 线程池顺序执行的方法实现，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！
《python线程池顺序执行的方法实现》在Python中,线程池默认是并发执行任务的,但若需要实现任务的顺序执行,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋...
在python中，线程池（ThreadPoolExecutor）默认是并发执行任务的，但若需要实现任务的顺序执行（按提交顺序执行或按结果顺序处理），可以通过以下方案实现：
方案一：强制单线程（伪顺序执行）
将线程池的最大工作线程数设为1，任务会按提交顺序依次执行（但失去了并发意义）：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(n):
return f"Task {n} completed"
with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: # 单线程
futures = [executor.submit(task, i) for i in range(1, 6)]
for future in futures:
print(future.result())
方案二：按提交顺序获取结果
保持并发执行，但按任务提交顺序获取结果（若任务完成顺序不js确定）：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(n):
import time, random
time.sleep(random.uniform(0, 1)) # 模拟随机耗时
return f"Task {n} completed"
with ThreadPoolExecutor() as executor:
# 提交任务并按顺序存储 Future 对象
futures = [executor.submit(task, i) for i in range(1, 6)]
# 按提交顺序逐个获取结果（会阻塞直到对应任务完成）
for future in futures:
print(future.result()) # 输出顺序始终是 1,2,3,4,5
方案三：任务间依赖控制
若任务需要严格按顺序执行（前一个任务完成后才能执行下一个），使用同步锁：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
lock = threading.Lock()
current_step = 0
def sequential_task(n):
global current_step
while True:
with lock:
if n == current_step + 1:
print(f"Executing Task {n}")
current_step =android n
break
with ThreLiSpdadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.map(sequential_task, range(1, 6)) # 严格按 1→2→3→4→5 执行
方案四：队列顺序消费
使用队列（Queue）控制任务执行顺序：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import queue
def worker(q):
while not q.empty():
task_id = q.get()
print(f"Processing Task {task_id}")
q.task_done()
task_queue = queue.Queue()
for i in range(1, 6):
task_queue.put(i)
with ThreadPoolExecutor() as executor:
# 启动多个线程消费队列（实际按队列顺序执行）
for _ in range(3): # 3个www.chinasem.cn工作线程
executor.submit(worker, task_queue)
task_queue.join() # 等待所有任务完成
适用场景总结
| 方案 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 单线程池 | 简单但无并发 | 调试或资源受限环境 |
| 顺序获取结果 | 并发执行，顺序处理结果 | 结果需按提交顺序处理（如日志写入） |
| 任务间依赖锁 | 严格顺序执行 | 任务有前后依赖关系 |
| 队列消费 | 动态任务按队列顺序执行 | 生产者-消费者模型 |
根据需求选择最合适的方法，通常方案二（顺序获取结果）能满足大多数场景。
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