引入

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor2、使用線程池

一個簡單的線程池使用案例

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timepool = ThreadPoolExecutor(10, ’Python’)def fun(): time.sleep(1) print(1, end=’’)if __name__ == ’__main__’: # 列表推導式 [pool.submit(fun) for i in range(20) if True]

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timepool = ThreadPoolExecutor(10, ’Python’)def fun(arg1,arg2): time.sleep(1) print(arg1, end=’ ’) print(arg2, end=’ ’)if __name__ == ’__main__’: # 列表推導式 [pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True] # 單個線程的執行 task = pool.submit(fun,’Hello’,’world’) # 判斷任務執行狀態 print(f’task status {task.done()}’) time.sleep(4) print(f’task status {task.done()}’) # 獲取結果的函數是阻塞的，所以他會等線程結束之后才會輸出 print(task.result()) 3、獲取結果

阻塞等待

print(task.result())

批量獲取結果

for future in as_completed(all_task): data = future.result()

阻塞主線程，等待執行結束再執行下一個業務

# 等待線程全部執行完畢wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)print(’’)

以上就是Python 線程池模塊之多線程操作代碼的詳細內容，更多關于Python 線程池模塊的資料請關注好吧啦網其它相關文章！