这篇文章主要介绍了python concurrent.futures模块如何使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python concurrent.futures模块如何使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
创新互联公司长期为千余家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为江苏企业提供专业的成都做网站、成都网站制作，江苏网站改版等技术服务。拥有10余年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。
concurrent.futures 是 3.2 中引入的新模块，它为异步执行可调用对象提供了高层接口。
可以使用 ThreadPoolExecutor 来进行多线程编程，ProcessPoolExecutor 进行多进程编程，两者实现了同样的接口，这些接口由抽象类 Executor 定义。
这个模块提供了两大类型，一个是执行器类 Executor，另一个是 Future 类。
执行器用来管理工作池，future 用来管理工作计算出来的结果，通常不用直接操作 future 对象，因为有丰富的 API。
Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持.
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-#
# -------------------------------------------------------------------------------
# Name: demo3
# Author: yunhgu
# Date: 2021/7/8 15:17
# Description:
# -------------------------------------------------------------------------------
import os
import time
import threading
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor, as_completed
def work(x):
time.sleep(1)
temp = f"父进程{os.getppid()}:子进程{os.getpid()}:线程{threading.get_ident()}:{x}"
return temp
def sub_thread():
temp_list = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as t:
task_list = [t.submit(work, i) for i in range(5)]
for task in as_completed(task_list):
if task.done():
temp_list.append(task.result())
return temp_list
def main():
print(f"主进程:{os.getpid()}")
path_list = []
with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as p:
task_list = [p.submit(sub_thread) for i in range(5)]
for task in as_completed(task_list):
if task.done():
path_list.append(task.result())
for path in path_list:
print(path)
if __name__ == "__main__":
main().jpg)
关于“python concurrent.futures模块如何使用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python concurrent.futures模块如何使用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
