其中使用threading模块创建线程，并获取其执行的函数返回值的方法有：使用concurrent.futures模块：提供了高级API，可以将返回值和异常从工作线程传递到主线程。...使用可变对象作为参数传递给线程的构造器，并让线程将其结果存储在该对象的指定位置。但可能会导致竞争条件。使用Thread的子类：重写run和join方法，使得join方法可以返回目标函数的返回值。...Python的线程在执行I/O操作或其他阻塞调用时会释放GIL，因此对于I/O密集型的任务，线程可以提高性能。...keyword = "汽车 冰淇淋" pages = range(1, 11) # 创建一个空列表，用于存储线程对象 threads = [] # 遍历每个页码，创建一个线程对象...，执行get\_html和extract\_and\_save函数，并将其添加到列表中 for page in pages: thread = threading.Thread(target
，可以得到线程名称，主线程名称为MainTread # active_count() 当前活跃的线程数，记得还有一个主线程 # enumerate 返回一个列表，里面都是当前活跃的线程数目 from...将内存中的程序传递给python解释器一步一步执行 问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？...，这就和我们之前所讲的生产者和消费者模型相悖了，如果我们想让两个函数解耦合，我们可以在get函数中将结果返回回来，然后在主进程中接收，并执行解析函数。...,等到取出去一个之后才能添加到队列中 print(q1.get()) # 结果1 LifoQueue 堆栈，先进后出 # 先进后出，堆栈 q1 = queue.LifoQueue(3) q1....put(1) q1.put('2') q1.put([234]) # q1.put({5: 6}) # 此时会阻塞,等到取出去一个之后才能添加到队列中 print(q1.get()) # 结果是
然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。...理解问题当我们将一个任务提交给进程池时，它会在可用的进程中执行。与该任务关联的Future对象允许我们跟踪它的进度，并在结果可用时检索结果。...# 在此处可以将结果写入文件、存入数据库等 else: # 处理异常情况 print(f'Error processing...然后，通过迭代as_completed函数返回的Future对象列表，我们可以获取任务的执行结果（如果已完成），并对结果进行处理。...Future对象：submit方法返回一个Future对象，表示一个异步任务的未来结果。
要使用一个工作线程或进程池，应用要创建适当的执行器类的一个实例，然后向它提交任务来运行。 每个任务启动时，会返回一个Future实例。需要任务的结果时，应用可以使用Future阻塞，直到得到结果。...类似于nodejs里面的promise 创建一个Future对象 当我们将一个任务提交到线程池里面运行时，会立即返回一个对象，这个对象就叫做Future对象，里面包含了任务的执行状态等等，当然我们也可以手动创建一个...timeout, 如果在指定时间内没有获取到值就抛出异常 通过提交任务创建一个Future对象 我们说过，将任务提交到线程池里面运行的时候，会立即返回，从而得到一个Future对象。...为什么？看一看源码就知道了，顺便了解一下这个 as_completed 是如何做到按照任务完成的先后顺序返回的。...所以as_completed只能用于多个submit组成的列表 """ 如何取消一个任务 我们可以将任务添加到线程池当中，但是如果我们想取消怎么办呢？
读者也许会问，为什么输出乱了，这是因为print操作不是原子的，它是两个连续的write操作合成的，第一个write输出内容，第二个write输出换行符，write操作本身是原子的，但是在多线程环境下，...在前面的例子中，executor提交(submit)任务后都会返回一个Future对象，它表示一个结果的坑，在任务刚刚提交时，这个坑是空的，一旦子线程运行任务结束，就会将运行的结果塞到这个坑里，主线程就可以通过..._condition.notify_all() 主线程将任务塞进线程池后得到了这个Future对象，它内部的_result还是空的。如果主线程调用result()方法获取结果，就会阻塞在条件变量上。...如果子线程计算任务完成了就会立即调用set_result()方法将结果填充进future对象，并唤醒阻塞在条件变量上的线程，也就是主线程。这时主线程立即醒过来并正常返回结果。...一旦主线程将任务塞进任务队列，子线程们就会开始争抢，最终只有一个线程能抢到这个任务，并立即进行执行，执行完后将结果放进Future对象就完成了这个任务的完整执行过程。
该concurrent.futures模块提供了一个用于异步执行callables的高级接口。...7）对运行的结果进行序列化操作，将其转变成字节。 8）将这些字节通过socket复制到主进程之中。 9）主进程对这些字节执行反序列化操作，将其还原成python对象。...10）最后，把每个子进程所求出的计算结果合并到一份列表之中，并返回给调用者。 multiprocessing开销比较大，原因就在于：主进程和子进程之间通信，必须进行序列化和反序列化的操作。...返回的迭代器引发一个concurrent.futures.TimeoutError if next()被调用，并且在从原始调用到超时秒后结果不可用Executor.map()。...如果等待是True那么这种方法将不会返回，直到所有悬而未决的期货执行完毕，并与执行相关的资源已被释放。如果等待，False那么此方法将立即返回，并且当执行所有未决期货时，将释放与执行程序关联的资源。
，一个将用户输入的内容格式化成大写，一个将格式化后的结果存入文件 from threading import Thread msg_l=[] format_l=[] def talk(): while...，哪个有结果了，就可以取出哪一个，想表达的意思就是说不用等到所有的结果都出来再去取，可以轮询着去取结果,因为你的任务需要执行的时间很长，那么你需要等很久才能拿到结果，通过这样的方式可以将快速出来的结果先拿出来...如果有的结果对象里面还没有执行结果，那么你什么也取不到，这一点要注意，不是空的，是什么也取不到,那怎么判断我已经取出了哪一个的结果，可以通过枚举enumerate来搞，记录你是哪一个位置的结果对象的结果已经被取过了...for循环的时候，我们是按顺序将结果对象添加到列表中的。...ThreadPoolExecutor(max_workers=5) #默认一般起线程的数据不超过CPU个数*5 # tpool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5) 你就会发现为什么将线程池和进程池都放到这一个模块里面了
下面的短程序中我们使用Python自带的glob 函数获取一个包含文件夹中所有图片文件的列表，并用Pillow图片处理库获取每张图片的128像素缩略图。 这个程序遵循很常见的数据处理模式： 1....让我们来试试并行运算 下面是实现并行运算的一个方法： 1.把Jpeg图片文件列表分成4个部分。 2. 同时跑四个Python解释器。 3. 让四个解释器分别处理一部分图片文件。 4....汇总四个解释器的结果得到最终结果。 四个Python程序分别在4个CPU上运行，跟之前在1个CPU运行相比大概可以达到4倍的速度，对不对？ 好消息是Python可以帮我们解决并行运算麻烦的部分。...这个函数帮我们完成所有麻烦的工作，把列表分成几个小列表，把小列表分配给每个子进程，运行子进程，以及汇总结果。干得漂亮！ 我们也可以得到每次调用辅助函数的结果。...executor.map()函数以输入数据顺序返回结果。 Python的zip()函数可以一步获取原始文件名以及相应结果。
： 首先获得你想处理的文件（或其它数据）的列表 写一个辅助函数，能够处理上述文件的单个数据 使用for循环调用辅助函数，处理每一个单个数据，一次一个。...4.将这4部分的处理结果合并，获得结果的最终列表。 4个Python拷贝程序在4个单独的CPU上运行，处理的工作量应该能比一个CPU大约高出4倍，对吧？...首先，我们需要导入concurrent.futures库，这个库就内置在Python中： import concurrent.futures 接着，我们需要告诉Python启动4个额外的Python实例...这个函数能帮我完成所有麻烦的工作，包括将列表分为多个子列表、将子列表发送到每个子进程、运行子进程以及合并结果等。干得漂亮！ 这也能为我们返回每个函数调用的结果。...Executor.map()函数会按照和输入数据相同的顺序返回结果。所以我用了Python的zip()函数作为捷径，一步获取原始文件名和每一步中的匹配结果。
Python 语言提供了多种并发执行任务的方法，其中ThreadPoolExecutor是concurrent.futures模块中一个非常实用的工具，它允许开发者轻松地创建线程池来并发执行任务。...ThreadPoolExecutor 的工作原理ThreadPoolExecutor是 Python 标准库concurrent.futures模块中的一部分，它提供了一个简单的高层 API 来创建线程池...任务分发：在with语句的代码块中，遍历combined_chunk_document_list列表，对每个文档块创建一个Document对象，并将其作为参数提交给llm_transformer.convert_to_graph_documents...提交的任务被添加到futures列表中。任务执行与结果收集：使用concurrent.futures.as_completed(futures)函数遍历futures列表，等待每个任务完成。...一旦任务完成，通过调用future.result()获取任务结果，并将结果添加到graph_document_list列表中。
相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值...使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意 submit() 不是阻塞的，而是立即返回。 通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。...在延时 2.5 后，task1 和 task2 执行完毕，task3 仍在执行中。 使用 result() 方法可以获取任务的返回值。...return_when: 表示 wait 返回结果的条件，默认为 ALL_COMPLETED 全部执行完成再返回 还是用上面那个例子来熟悉用法 示例： from concurrent.futures...可以看到执行结果与上面的 as_completed() 方法的结果不同，输出顺序和列表的顺序相同，就算 1s 的任务先执行完成，也会先打印前面提交的任务返回的结果。
3）通过本地套接字，将序列化之后的数据从煮解释器所在的进程，发送到子解释器所在的进程。 4）在子进程中，用pickle对二进制数据进行反序列化，将其还原成python对象。...7）对运行的结果进行序列化操作，将其转变成字节。 8）将这些字节通过socket复制到主进程之中。 9）主进程对这些字节执行反序列化操作，将其还原成python对象。...10）最后，把每个子进程所求出的计算结果合并到一份列表之中，并返回给调用者。 multiprocessing开销比较大，原因就在于：主进程和子进程之间通信，必须进行序列化和反序列化的操作。...，submit方法同时返回一个future实例。...如果我们将配置改为FIRST_COMPLETED，wait会等待直到第一个任务执行完成，返回当时所有执行成功的任务。这里并没有做并发控制。 重跑，结构如下，可以看到执行了2个任务。
两个任务同时开始，而不会等待前一个任务完成再执行下一个。 （三）协程与异步I/O 协程在处理 I/O 密集型任务时表现尤为出色，例如网络请求、文件读取等。...二、concurrent中的future对象 concurrent.futures 模块中，Future 对象是用于表示一个异步操作的结果，它可以帮助我们在多线程或多进程环境下跟踪任务的执行状态，并在任务完成后获取结果...future.add_done_callback(fn)：给 Future 对象添加一个回调函数 fn，当任务完成时会调用该函数。回调函数会接收 Future 对象作为参数。...（五）as_completed 和 wait concurrent.futures 模块还提供了 as_completed() 和 wait() 函数，便于在多个 Future 对象上等待和检查结果。...协程负责调度和等待进程的结果返回，从而避免事件循环被阻塞。 线程与进程的交叉使用 有时我们可能需要同时处理 I/O 密集型和 CPU 密集型任务，这时可以考虑将线程和进程结合使用。
下载 python3中concurrent.futures是标准库，在python2中还需要自己安装futures： pip install futures Executor与Future concurrent.futures...ProcessPoolExecutor的max_workers参数可以为空，程序会自动创建基于电脑cpu数目的进程数。...task,并返回一个future实例。...，第二个为一个序列，会对序列中的每个元素都执行这个函数，返回值为执行结果组成的生成器。 ...由上面可以看出返回结果与序列结果的顺序是一致的 as_completed as_completed()方法返回一个Future组成的生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield
while True: 可执行的任务列表，已完成的任务列表 = 去任务列表中检查所有的任务，将'可执行'和'已完成'的任务返回 for 就绪任务 in 可执行的任务列表：...，即：事件循环的任务列表中只有一个任务，所以在IO等待时无法演示切换到其他任务效果。..." async def main(): print("main开始") # 创建协程，将协程封装到一个Task对象中并立即添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态...task1 = asyncio.create_task(func()) # 创建协程，将协程封装到一个Task对象中并立即添加到事件循环的任务列表中，等待事件循环去执行（默认是就绪状态）。...futures.Future对象 在Python的concurrent.futures模块中也有一个Future对象，这个对象是基于线程池和进程池实现异步操作时使用的对象。
线程池原理是用一个任务队列让多个线程从中获取任务执行，然后返回结果。...• concurrent.futures使用Future类表示（未来的）任务。调用.submit()时会创建并执行一个任务(Future)。...• .as_completed(futures)是一个迭代器，当futures中有任务完成时会产出该future....一旦主线程将任务塞进任务队列，子线程们就会开始争抢，最终只有一个线程能抢到这个任务，并立即进行执行，执行完后将结果放进Future对象就完成了这个任务的完整执行过程。...因为在 thread_visits 变量上的读取和写入操作之间有一段时间，另一个线程可以介入并操作结果。这导致了竞争。 竞争 (线程1和线程2对变量thread_visits的竞争。
.result() 如果 Future 运行结束后调用result(), 会返回可调用对象的结果或者抛出执行可调用对象时抛出的异常，如果是 Future 没有运行结束时调用 f.result()方法，这时会阻塞调用方所在的线程...# as_completed 接收一个future 列表，返回值是一个迭代器，在运行结束后产出future for future in futures.as_completed...然而，Python标准库中所有执行阻塞型I/O操作的函数，在等待系统返回结果时都会释放GIL。...在 3.5 版更改: 添加了 chunksize 参数。 Executor.map 还有个特性比较有用，那就是这个函数返回结果的顺序于调用开始的顺序是一致的。...如果第一个调用称其结果用时10秒，其他调用只用1秒，代码会阻塞10秒，获取map方法返回的生成器产出的第一个结果。
，你会在数据处理脚本中经常见到这种方法： 首先获得你想处理的文件（或其它数据）的列表 写一个辅助函数，能够处理上述文件的单个数据 使用for循环调用辅助函数，处理每一个单个数据，一次一个。...4.将这4部分的处理结果合并，获得结果的最终列表。 4个Python拷贝程序在4个单独的CPU上运行，处理的工作量应该能比一个CPU大约高出4倍，对吧？...首先，我们需要导入concurrent.futures库，这个库就内置在Python中： import concurrent.futures 接着，我们需要告诉Python启动4个额外的Python实例...这个函数能帮我完成所有麻烦的工作，包括将列表分为多个子列表、将子列表发送到每个子进程、运行子进程以及合并结果等。干得漂亮！ 这也能为我们返回每个函数调用的结果。...Executor.map()函数会按照和输入数据相同的顺序返回结果。所以我用了Python的zip()函数作为捷径，一步获取原始文件名和每一步中的匹配结果。
标准方法 让我们举一个简单的例子，在单个文件夹中有一个图片数据集，其中有数万张图片。在这里，我们决定使用 1000 张。...： 首先从需要处理内容的文件（或其他数据）列表开始。...让我们在一个包含 1000 个 jpeg 文件的文件夹上测试这个程序，看看运行它需要多久： time python standard_res_conversion.py 在我的酷睿 i7-8700k 6...在我们这个包含 1000 个图像的例子中，可以让 Python 做类似的工作： ● 将 jpeg 文件列表分成 4 个小组； ● 运行 Python 解释器中的 4 个独立实例； ● 让 Python...的每个实例处理 4 个数据小组中的一个； ● 结合四个处理过程得到的结果得出最终结果列表。
同时，从运行结果可看出，as_completed不是按照URLS列表元素的顺序返回的，会返回先执行完的结果。...我们可以在程序执行完后，用try去catch结果中的错误，使用方法如下： from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed...URLS列表元素的顺序返回的，而且用map方法写出的代码更加简洁直观。...1. as_completed concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None) 将Future对象生成一个迭代器返回，并且先返回先执行完的结果（map...返回结果为一个包含两个集合的named tuple，其中一个集合包含完成的，另一个为未完成的。
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