首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python3.7中的futures.wait在concurrent.futures中不会超时

在Python 3.7中,futures.waitconcurrent.futures模块中的一个函数,用于等待一组Future对象完成。它接受一个fs参数,该参数是一个Future对象的可迭代集合,表示要等待的一组任务。

futures.wait函数不会超时,它会一直阻塞直到所有的Future对象都完成或被取消。如果其中任何一个Future对象抛出异常,wait函数会将该异常重新抛出。

futures.wait函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

参数说明:

  • fs:一个Future对象的可迭代集合,表示要等待的一组任务。
  • timeout:可选参数,表示等待的超时时间(以秒为单位)。如果超过指定的时间仍有未完成的任务,则会返回。
  • return_when:可选参数,表示返回的条件。默认值为ALL_COMPLETED,表示所有任务完成后才返回。其他可选值还包括FIRST_COMPLETED(任意一个任务完成即返回)和FIRST_EXCEPTION(任意一个任务抛出异常即返回)。

futures.wait函数的返回值是一个元组,包含两个集合:

  • done:已完成的Future对象集合。
  • not_done:未完成的Future对象集合。

futures.wait函数的应用场景包括:

  • 并发执行多个任务,并等待它们全部完成。
  • 控制任务的执行顺序,例如先执行某些任务,再执行其他任务。
  • 监控任务的执行状态,例如检查任务是否已完成或是否抛出异常。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中与Python开发和并发编程相关的产品包括:

  • 云函数(Serverless Cloud Function):无需管理服务器,按需运行代码,支持Python等多种编程语言,可用于实现函数级别的并发任务处理。
  • 容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器集群管理服务,支持使用Docker部署Python应用,实现高并发的任务处理。
  • 弹性MapReduce(EMR):提供大数据处理服务,支持Python编程,可用于并行处理大规模数据集。

以上是对于Python 3.7中的futures.wait函数的完善且全面的答案,希望能对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《Python分布式计算》 第3章 Python的并行计算 (Distributed Computing with Python)多线程多进程多进程队列一些思考总结

我们在前两章提到了线程、进程,还有并发编程。我们在很高的层次,用抽象的名词,讲了如何组织代码,已让其部分并发运行,在多个CPU上或在多台机器上。 本章中,我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务,提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是,使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容: 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多

06

经验拾忆(纯手工)=> Python三

GIL这个话题至今也是个争议较多的,对于不用应用场景对线程的需求也就不同,说下我听过的优点: 1. 我没有用过其他语言的多线程,所以无法比较什么,但是对于I/O而言,Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库,比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL,这个只是听过,没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的,可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了,一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU,那么同时并行的进程数就是N,每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数(这条我的个人理解很模糊,参考吧)

01
领券