python多线程————7、ThreadPoolExecutor线程池

所用到的模块：from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait,FIRST_COMPLETED

1、建立线程池：executor = ThreadPoolExecutor(max_workers= )

2、提交执行函数到线程池：task = executor.submit(func,(args))

3、获取执行结果：task.result()

4、判断线程是否完成：task.done()

5、取消还没执行的线程：task.cancel()

6、利用as_completed获取线程完成结果

all_task = [executor.submit(get_html,(url)) for url in urls]
for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("get page {}".format(data))

7、通过executor的map获取已经完成的task值

for data in executor.map(get_html,urls):

print(data)

8、使用wait()方法阻塞线程

全篇代码如下

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait,FIRST_COMPLETED
#线程池，为什么要线程池
#主线程中可以获取一个线程的状态或者某一个任务的状态，以及返回值
#当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道
#futures可以让多线程和多进程编码接口一致
import time
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
#通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit是立即返回
# task1 = executor.submit(get_html,(5))
# task2 = executor.submit(get_html,(4))
# task3 = executor.submit(get_html,(1))
# time.sleep(6)
urls = [4,2,3]
all_task = [executor.submit(get_html,(url)) for url in urls]
wait(all_task,return_when=FIRST_COMPLETED)
for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("get page {}".format(data))

#通过executor的map获取已经完成的task的值
# for data in executor.map(get_html,urls):
#     print("get page {}".format(data))
#
# #通过result方法可以获取task的执行结果
# print(task1.result())
# #通过done方法判断线程是否完成
# print(task1.done())
# #通过cancel方法取消还没运行的线程
# print(task3.cancel())

python多线程————7、ThreadPoolExecutor线程池

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