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线程队列
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线程定时器
进程池和线程池
线程队列
1
import queue
q=queue.Queue()
q.put('123')
q.put('456')
q.put('789')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
q.task_done()
q.task_done()
q.join() #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put(1)
print(q.get())
2
import queue
q=queue.LifoQueue() #栈，先进后出
q.put('123')
q.put('456')
q.put('789')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
q.task_done()
q.task_done()
q.join() #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put(1)
print(q.get())
3
import queue
q=queue.PriorityQueue() #以元祖的形式输入，第一个整形为优先级，小的先输出
q.put((1,'123'))
q.put((4,'456'))
q.put((2,'789'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
q.task_done()
q.task_done()
q.join() #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put((1,'ad'))
print(q.get())
线程定时器
from threading import Thread,Timer
import time
def test():
print('start')
time.sleep(1)
print('end')
t=Timer(3,function=test) #3秒后开启线程
t.start()
进程池和线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def test():
print(time.time())
time.sleep(1)
# return i**3
pool=ThreadPoolExecutor(5) #线程池，进程池用ProcessPoolExecutor
list=[]
for i in range(20):
furture=pool.submit(test)
list.append(furture)
for i in list:
print(i.result())
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
from multiprocessing import current_process
import time
def task(i):
print(f'{currentThread().name} 在执行任务 {i}')
# print(f'进程 {current_process().name} 在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2
def parse(future):
# 处理拿到的结果
print(future.result())
if name == 'main':
pool = ThreadPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
# pool = ProcessPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
fu_list = []
for i in range(20):
# pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个线程负责做这个事
future = pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个进程负责做这个事
future.add_done_callback(parse)
# 为当前任务绑定了一个函数,在当前任务执行结束的时候会触发这个函数,
# 会把future对象作为参数传给函数
# 这个称之为回调函数,处理完了回来就调用这个函数.
# print(future.result()) # 如果没有结果一直等待拿到结果,导致了所有的任务都在串行
# pool.shutdown() # 关闭了池的入口,会等待所有的任务执行完,结束阻塞.
# for fu in fu_list:
# print(fu.result())