Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群:1039649593 线程池的使用ThreadPoolExecutor
有一种比你上面看到的更简单的方法来启动一组线程 。它被称为a ThreadPoolExecutor,它是标准库的一部分concurrent.futures(从Python 3.2开始) 。
创建它的最简单方法是作为上下文管理器,使用该with语句来管理池的创建和销毁 。
import concurrent.futuresimport timedef thread_function(name) :print("子线程%s:启动”% name)time.s1eep(2)print("子线程%s:完成”% name)if __name__ == "_main__":with concurrent.futures.ThreadPoo1Executor(max_workers=3) as executor":for i in range(10):executor.submit(thread_function,i)代码创建一个ThreadPoo1Executor 上下文管理器,告诉它在池中需要多少个工作线程 。然后,它.map()会逐步执行可迭代的事物,在您的情况下range(3),将每个事物传递给池中的线程 。
with块的结尾导致在池中的每个线程上ThreadPoo7Executor执行a .join()) 。这是强烈建议您使用ThreadPoo1Executor的上下文管理器时,你可以让你永远不会忘记.join()的线程 。
示例代码将生成如下所示的输出:
【python爬虫要学多久 十八 Python爬虫基础讲解:线程池的使用】子线程0:启动子线程1:启动子线程2:启动子线程2:完成子线程0:完成子线程1:完成多线程的优缺点优点:
- 多线程技术使程序的响应速度更快,让程序高效率的执行
- 提升了计算能力
- 多线程是没有绝对执行顺序的(理解)
- 等候使用共享资源时造成程序的运行速度变慢 。这些共享资源主要是独占性的资源,如如全局变量 。
- 对线程进行管理要求额外的CPU开销 。线程的使用会给系统带来上下文切换的额外负担 。当这种负担超过一定程度时,多线程的特点主要表现在其缺点上,比如用独立的线程来更新数组内每个元素 。
- 线程的死锁 。即较长时间的等待或资源竞争以及死锁等多线程症状 。
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