這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何在Python中使用ThreadPoolExecutor線(xiàn)程池模塊，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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具體如下：

python3內(nèi)置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模塊，兩個(gè)都可以做線(xiàn)程池，當(dāng)然ThreadPoolExecutor會(huì)更好用一些，而且也有ProcessPoolExecutor進(jìn)程池模塊，使用方法基本一致。

首先導(dǎo)入模塊

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

使用方法很簡(jiǎn)單，最常用的可能就是map方法和submit+as_completed

注意，一定要使用with，而不要使用for，如果你一定要用for，那么一定要手動(dòng)進(jìn)行executor.shutdown，而你使用了with方法的話(huà)，再with方法內(nèi)部已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了wait(),在使用完畢之后可以自行關(guān)閉線(xiàn)程池，減少資源浪費(fèi)。

使用map

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
  result = executor.map(map_fun, itr_arg)
  '''map_fun：你傳入的要執(zhí)行的map函數(shù)
    itr_arg：一個(gè)可迭代的參數(shù)，可以是列表字典等可迭代的對(duì)象
    基本上和python的map函數(shù)一樣
    注意result并不是你map_fun返回的結(jié)果，而是一個(gè)生成器，如果要從中去結(jié)果，你可以使用列表生成式或者其他你想使用的方法
  '''
  for res in result:
    print(res) #這個(gè)res就是你map_fun返回的結(jié)果，你可以在這里做進(jìn)一步處理

使用submit+as_completed也可以很靈活

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
  future= executor.submit(fun, args)
  '''
  在這里你可以使用for循環(huán)來(lái)做，返回的是一個(gè)future對(duì)象
  future_list=[]
  for i in range(max_workers):
    future= executor.submit(fun, args[i])
    future_list.append(future)
  '''
  for res in ac_completed(futrue_list): #這個(gè)futrure_list是你future對(duì)象的列表
    print(res.result())        #循環(huán)遍歷時(shí)用.result()來(lái)取返回值

關(guān)于如何在Python中使用ThreadPoolExecutor線(xiàn)程池模塊就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

分享名稱(chēng)：如何在Python中使用ThreadPoolExecutor線(xiàn)程池模塊-創(chuàng)新互聯(lián)
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