。

这个模块提供了两种主要的池类型#xff1a;ThreadPoolExecutor

ProcessPoolExecutor#xff0c;以及一个通用的…先来看文档

concurrent.futures

标准库中的一个模块它提供了一个高级接口来异步执行代码使用线程或进程池来并行运行任务。

这个模块提供了两种主要的池类型ThreadPoolExecutor

Executor

使用线程池来并行执行任务。

由于线程共享同一个进程的内存空间因此线程间通信和共享数据相对容易但这也意味着它们不能充分利用多核处理器的优势因为

Python

使用进程池来并行执行任务。

每个进程都有自己独立的内存空间因此它们可以绕过

GIL充分利用多核处理器的优势。

然而进程间通信和共享数据比线程间要复杂和昂贵。

Executor.submit

接口的一部分用于提交一个可调用的对象通常是函数给执行器执行。

它返回一个

Future

对象这个对象可以用来查询任务的状态、获取任务的返回值或取消任务。

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor(max_workers3)

executor:futures

futures:print(future.result())在这个例子中我们创建了一个

个任务给执行器每个任务调用

ProcessPoolExecutor(max_workers3)

executor:futures

密集型任务因为线程间通信成本低。

ProcessPoolExecutor

适用于

**kwargs)fn这是需要异步执行的函数。

它应该是一个可调用的对象如函数、方法或实现了

__call__

函数定义中是一个形参它接受任意数量的关键字参数而这些关键字参数在

submit

ThreadPoolExecutor(max_workers1)

executor:future