python_並行プログラミング - スレッドプール

1.スレッドプール

インポート時
 から concurrent.futuresのインポートThreadPoolExecutor


DEF FUNC（N）：
    time.sleep（ 2 ）
     プリント（N）


t_pool = ThreadPoolExecutor（max_workers = 5）  ＃スレッドプールオブジェクトを作成し、設定スレッドプールのサイズは、CPU 5 *の数を超えてはならない
ため、I でレンジ（20 ）：
    t_pool.submit（FUNC、ⅰ） ＃     、プロセスプールを開始する（パラメータは、関数が実行渡さ）

結果：2秒毎に、印刷するための5の乱数。

インポート時
 から concurrent.futuresのインポートThreadPoolExecutor


DEF FUNC（N）：
    time.sleep（ 2 ）
     プリント（N）


t_pool = ThreadPoolExecutor（max_workers = 5）  ＃スレッドプールオブジェクトを作成し、設定スレッドプールのサイズは、CPU 5 *の数を超えてはならない
ため、I でレンジ（20 ）：
    t_pool.submit（FUNC、I）    ＃は、プロセスプールを、（関数は、パラメータ渡しを実行）を開始 
t_pool.shutdown（）  ＃のスレッドプールが実行され、メインスレッドの内容を実行します。
印刷（「メインスレッド！」）

結果：

スレッドプールの関数の戻り値を削除2.

concurrent.futuresのインポートThreadPoolExecutor


デフFUNC（N）：
     リターンのn * n個


t_pool = ThreadPoolExecutor（max_workers = 5）  ＃スレッドプールのサイズを設定するスレッドプールオブジェクトを作成し、CPUの5 *数超えないように推奨され 
t_listを= []
 のための I におけるレンジ（20 ）：
    ＃は、プロセスプールの戻り値を受信し 
    、T = t_pool.submit （FUNC、I）
    ＃は、リストに追加された値を返します
    t_list.append（t）を
t_pool.shutdown（）  ＃のスレッドプールが実行され、それはメインスレッドの内容を実行します。
印刷（「！メインスレッド」）
 のために I でt_list：
     印刷（i.result（））  ＃結果の方法、値のリストを印刷します

結果：

3.プロセスプール

　　ProcessPoolExecutorモジュール、同じ方法およびスレッドプールを導入します。

4.map（）メソッド

concurrent.futures 輸入ThreadPoolExecutorの
 インポート時


DEF FUNC（N）：
    time.sleep（ 2 ）
     プリント（N）


t_pool = ThreadPoolExecutor（max_workers = 5）  ＃スレッドプールのサイズを設定するスレッドプールオブジェクトを作成し、CPUの5 *数超えないように推奨され 
t_pool.map（FUNC、レンジ（20））    ＃パラメータを渡し、関数が実行される（プロセス・プールを開始します（反復可能））

結果：2秒毎に、印刷するための5の乱数。mapメソッドは、関数の戻り値を取得することはできません。

コールバック関数

concurrent.futuresのインポートThreadPoolExecutor


デフFUNC（N）：
     リターンのn * n個


DEF （m）をcall_back：
     プリント（' コールバック：'、m.result（））  ＃mが目的である、この方法は、取得する値を結果が必要


t_pool = ThreadPoolExecutor（max_workers = 5 ）
t_pool.submit（FUNC、 5）.add_done_callback（call_back）  ＃のコールバック関数（コールバック関数名）

結果：

python_並行プログラミング - スレッドプール

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