Pythonの単純なマルチスレッド

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@author: carry
@file: api.py
@time: 2019/10/8 11:37
@desc:
'''
import requests
import json
import base64
import threading
import time

path = './media/test_images/14002455_20190801172429370_chunji.jpg'


def get_api():
    with open(path, 'rb') as f:
        img_byte = base64.b64encode(f.read()).decode()
    import uuid
    uuid = str(uuid.uuid4()).replace('-', '')

    api_params = json.dumps({'uuid': uuid, 'image': img_byte})
    res = requests.post('http://127.0.0.1:8885/app/pcmp/', data=api_params)
    print(res.text)


class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print(self.name)
        get_api()


def test():
    for i in range(10):
        t = MyThread()
        t.start()


if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        get_api()
    # test()

スレッド化は、次のメソッドを提供します。- 
run（）：スレッドアクティビティを表現するために使用されるメソッド。 
-start（）：スレッドアクティビティを開始します。 
-join（[time]）：スレッドが終了するまで待ちます。 
-isAlive（）：スレッドが生きているかどうかを返します。 
-getName（）：スレッド名を返します。 
-setName（）：スレッド名を設定します。

 

パラメータと戻り値を使用したマルチスレッド

import threading
import time

"""重新定义带返回值的线程类"""


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, func, args=()):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.func = func
        self.args = args

    def run(self):
        print(self.name, self.args)
        self.result = self.func(*self.args)

    def get_result(self):
        try:
            return self.result
        except Exception:
            return None


"""测试函数，计算两个数之和"""


def fun(a, s):
    print('我是参数：', a)
    return '结果'


li = []
for i in range(4):
    t = MyThread(fun, args=(i, i + 1))
    li.append(t)
    t.start()
for t in li:
    t.join()  # 一定要join，不然主线程比子线程跑的快，会拿不到结果
    print(t.get_result())

マルチプロセッシング

マルチプロセッシングをマルチプロセスとしてインポート

multiprocessing.dummyをmul（スレッド程）としてインポートします

def f（x）：
    return x ** 2

if __name__ == '
    __ main __ '：pool = mul.Pool（5）
    rel = pool.map（f、[1、2、3、4、5、6、7、8、9、10]）
    print（rel）

 

複数のパラメータ

def work(item):
    (x, y) = item
    return x + y


x_y = [(1, 1), (2, 2), (3, 3)]
results = pool.map(work, x_y)

合格して返却

import multiprocessing


def worker(name, q):
    t = (name, name ** 2)
    q.put(t)


q = multiprocessing.Queue()
jobs = []
for i in range(10):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, q))
    jobs.append(p)
    p.start()

for p in jobs:
    p.join()

results = [q.get() for j in jobs]
print(results)

レイ

# 导入ray，并初始化执行环境
import ray
import time

ray.init()


# 定义ray remote函数
@ray.remote
def hello(n):
    print('sleep')
    time.sleep(2)
    return "Hello world ! " + n


li = []
for s in ['1', '2', '3', '4', '5', '6']:
    object_id = hello.remote(s)
    li.append(object_id)
for i in li:
    ret = ray.get(i)
    print(ret)

非同期マルチスレッド

コンカレントから.futuresインポートThreadPoolExecutor、待機

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