Python多线程-如何控制并行子进程的数量？

在Python中，可以使用concurrent.futures模块来控制并行子进程的数量。concurrent.futures提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，分别用于线程池和进程池的管理。

要控制并行子进程的数量，可以使用ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor的max_workers参数来设置最大工作线程或进程数。这样可以确保同时执行的子进程数量不超过设定的值。

下面是一个示例代码：

import concurrent.futures

def process_task(task):
    # 执行子进程的任务
    pass

def main():
    tasks = [...]  # 子进程任务列表

    max_workers = 5  # 最大并行子进程数量

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        # 提交子进程任务给线程池
        futures = [executor.submit(process_task, task) for task in tasks]

        # 等待所有子进程任务完成
        concurrent.futures.wait(futures)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述示例中，max_workers参数设置为5，表示最多同时执行5个子进程任务。通过executor.submit()方法将子进程任务提交给线程池，并返回一个Future对象，可以通过concurrent.futures.wait()方法等待所有子进程任务完成。

需要注意的是，ThreadPoolExecutor适用于I/O密集型任务，而ProcessPoolExecutor适用于CPU密集型任务。根据具体的场景选择合适的线程池或进程池。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云函数（Serverless云函数计算服务），腾讯云容器服务（容器化部署和管理），腾讯云弹性MapReduce（大数据处理和分析），腾讯云批量计算（大规模计算任务处理）。

腾讯云函数产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf 腾讯云容器服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tke 腾讯云弹性MapReduce产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr 腾讯云批量计算产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/bc