这几年一直在it行业里摸爬滚打,一路走来,不少总结了一些python行业里的高频面试,看到大部分初入行的新鲜血液,还在为各样的面试题答案或收录有各种困难问题
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池的概念在于,预先创建好一定数量的线程,可以不需要多次重复创建,避免频繁的生产和释放线程资源导致的系统资源浪费
from multiprocessing.pool import ThreadPool tp = ThreadPool(3) # 创建一定个数的进程池 p.apply(func, args) # 阻塞方式,调用函数及传入参数,下个线程阻塞直到上个线程结束 p.apply_async(func, args) # 非阻塞方式,调用函数及传入参数,并发完成任务 p.close() # 关闭线程池不在接收新的任务进入 p.join() # 父进程等待全部子线程结束,必须在close函数之后 p.terminat() # 直接关闭线程池并终止所有线程任务
from multiprocessing.pool import ThreadPool from threading import currentThread,Lock import time def work(obj,l=None): with l: obj[0] += 1 print('当前线程是:',currentThread().name,':',obj) time.sleep(0.5) return obj def main(): l = Lock() mylist = [1] p = ThreadPool(10) #print(help(ThreadPool)) res = [] for var in range(10): # res.append(p.apply(func=work,args=(mylist,l))) res.append(p.apply_async(func=work,args=(mylist,l))) p.close() #关闭进程池 p.join() #print(res) #apply for var in res: #apply_async print(var.get(),end=' ') print('\nover') if __name__ == '__main__': main()
代码中包含了对于线程池执行结果的返回,与进程池是相似的。