Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析
本文实例讲述了Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块，两个都可以做线程池，当然ThreadPoolExecutor会更好用一些，而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块，使用方法基本一致。
首先导入模块
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor
使用方法很简单，最常用的可能就是map方法和submit+as_completed
注意，一定要使用with，而不要使用for，如果你一定要用for，那么一定要手动进行executor.shutdown，而你使用了with方法的话，再with方法内部已经实现了wait(),在使用完毕之后可以自行关闭线程池，减少资源浪费。
使用map
withThreadPoolExecutor(max_workers=2)asexecutor: result=executor.map(map_fun,itr_arg) '''map_fun：你传入的要执行的map函数 itr_arg：一个可迭代的参数，可以是列表字典等可迭代的对象 基本上和python的map函数一样 注意result并不是你map_fun返回的结果，而是一个生成器，如果要从中去结果，你可以使用列表生成式或者其他你想使用的方法 ''' forresinresult: print(res)#这个res就是你map_fun返回的结果，你可以在这里做进一步处理
使用submit+as_completed也可以很灵活
withThreadPoolExecutor(max_workers=2)asexecutor: future=executor.submit(fun,args) ''' 在这里你可以使用for循环来做，返回的是一个future对象 future_list=[] foriinrange(max_workers): future=executor.submit(fun,args[i]) future_list.append(future) ''' forresinac_completed(futrue_list):#这个futrure_list是你future对象的列表 print(res.result())#循环遍历时用.result()来取返回值
两种方式差不多，都可以很好的实现多线程任务，切记一定使用with!
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。