当前位置: 首页 > news >正文

std::async简单使用

std::async介绍并使用

std::async是C++11引入的一个用于异步执行函数或函数对象的工具。它可以用于并行地执行函数,并在需要时获取函数的返回值。下面是一个简单的示例,演示了如何使用std::async

#include <iostream>
#include <future>// 一个简单的函数,将两个整数相加并返回结果
int Add(int a, int b) {return a + b;
}int main() {// 使用std::async异步执行函数std::future<int> future_result = std::async(Add, 5, 3);// 在需要时获取函数的返回值int result = future_result.get();std::cout << "Result: " << result << std::endl;return 0;
}

在上面的示例中,我们首先定义了一个简单的函数Add,它将两个整数相加并返回结果。然后,我们使用std::async来异步执行Add函数,传递两个整数参数(5和3)。std::async返回一个std::future对象,表示异步任务的未来结果。最后,我们使用get函数从std::future中获取异步任务的结果。

需要注意以下几点:

  1. std::async会创建一个新的线程或使用线程池来执行函数,具体取决于实现。

  2. 使用get函数获取结果时,如果异步任务尚未完成,调用将阻塞,直到结果可用。

  3. 可以通过在std::async的第一个参数中传递std::launch::asyncstd::launch::deferred来控制任务的执行方式。默认情况下,它使用实现定义的默认策略。

请注意,std::async的用法可能因C++标准库的实现而异,某些实现可能不支持线程池,因此可能在不同平台上表现不同。还要注意,std::async的性能开销较高,对于某些简单的任务,使用std::thread等其他方法可能更合适。

std::thread和std::async区别

std::threadstd::async都是C++11引入的多线程编程工具,用于创建并发执行的线程。它们之间的主要区别在于用法和返回结果的处理方式。

  1. std::thread

    • std::thread用于手动创建线程。您需要显式创建线程对象并将函数或函数对象传递给它,然后调用std::threadjoindetach函数来管理线程的生命周期。

    • std::thread不提供一种直接方式来获取线程函数的返回值,因此通常需要使用共享数据结构(如std::mutexstd::condition_variable)来在线程之间传递结果。

    • 下面是一个简单的示例,演示了std::thread的用法:

    #include <iostream>
    #include <thread>void ThreadFunction(int value) {std::cout << "Thread value: " << value << std::endl;
    }int main() {std::thread t(ThreadFunction, 42);t.join(); // 等待线程执行完毕return 0;
    }
  2. std::async

    • std::async用于创建异步任务,它返回一个std::future对象,该对象表示异步任务的未来结果。您可以使用std::futureget函数来获取异步任务的结果,这将会阻塞,直到结果可用。

    • std::async可以选择性地指定任务的执行策略(std::launch::asyncstd::launch::deferred)。默认情况下,它使用实现定义的默认策略。

    • 以下是一个简单的示例,演示了std::async的用法:

    #include <iostream>
    #include <future>int Add(int a, int b) {return a + b;
    }int main() {std::future<int> future_result = std::async(Add, 5, 3);int result = future_result.get(); // 获取异步任务的结果std::cout << "Result: " << result << std::endl;return 0;
    }

总结:

  • std::thread适用于手动管理线程的生命周期,适用于需要显式控制线程的情况。

  • std::async适用于创建异步任务,它提供了更方便的方法来获取线程函数的返回值,适用于需要获取任务结果的情况。

选择使用哪个取决于您的需求,如果您需要更多的线程控制和管理,可以使用std::thread,如果您更关心获取任务结果,可以使用std::async

相关文章:

std::async简单使用

std::async介绍并使用 std::async是C11引入的一个用于异步执行函数或函数对象的工具。它可以用于并行地执行函数&#xff0c;并在需要时获取函数的返回值。下面是一个简单的示例&#xff0c;演示了如何使用std::async&#xff1a; #include <iostream> #include <fu…...

【编程实践】在VS studio中配置Eigen库

1 介绍 Eigen库是C标准模板库&#xff0c;能够进行向量运算、矩阵运算、矢量运算、数值分析等操作&#xff0c;并且包含相应的运算算法。 Eigen官方地址: 地址 可在官网下载指定版本的压缩包&#xff0c;将压缩包解压至后面配置的“附件包含目录”中。 2 配置 2.1 VS studi…...

SQLite 3.43 发布,性能大提升!

前言 SQLite是一种被广泛运用的嵌入式关系型数据库管理系统&#xff0c;最新发布的SQLite 3.43版本带来了一个重要的改进&#xff0c;大幅提升了对JSON数据的处理性能&#xff0c;达到了之前的两倍。 主要更新 添加对 Contentless-Delete FTS5 索引的支持。这是 FTS5 全文搜索…...

数据中心液冷服务器详情说明

目录 前言 何为液冷服务器&#xff1f; 为什么需要液冷&#xff1f; 1.数据中心降低PUE的需求 2.政策导向 3.芯片热功率已经达到风冷散热极限 4.液冷比热远大于空气 液冷VS风冷&#xff0c;区别在哪&#xff1f; 1.液冷服务器跟风冷服务器的区别 2.液冷数据中心跟风冷…...

Openresty(二十二)ngx.balance和balance_by_lua终结篇

一 灰度发布铺垫 ① init_by_lua* init_by_lua init_by_lua_block 特点: 在openresty start、reload、restart时执行,属于master init 阶段机制&#xff1a; nginx master 主进程加载配置文件时&#xff0c;运行全局Lua VM级别上的参数指定的Lua代码场景&#xff1a; …...

Docker注入环境变量且设置多个环境变量

方式一 运行docker命令修改 在运行docker时&#xff0c;直接使用-e或–env&#xff0c;输入需要改变的变量 例如&#xff1a;springboot配置文件如下,可注入环境变量启动端口SERVER_PORT&#xff0c;以及启动配置文件NODE_ENV:dev server:port: ${SERVER_PORT:8400} spring…...

代码随想录二刷Day 15

102. Binary Tree Level Order Traversal vector<int>() it is basically constructor of std::vector class and will create a new empty vector. You can also mention the size of required vector in brackets. 访问二维vector的元素: 如果指定外层和内层向量的大…...

Node.js环境安装与服务设置,结合内网穿透随时随地公网访问!

文章目录 前言1.安装Node.js环境2.创建node.js服务3. 访问node.js 服务4.内网穿透4.1 安装配置cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射本地端口 5.固定公网地址 前言 Node.js 是能够在服务器端运行 JavaScript 的开放源代码、跨平台运行环境。Node.js 由 OpenJS Foundation&#xff0…...

八、数据类型转换

数据类型转换 1.数据类型转换1.1.隐式类型转换1.2.显式类型转换1.3.训练11.4.训练2 —————————————————————————————————————————————————— 1.数据类型转换 类型转换是将一个值从一种类型更改为另一种类型的过程。例如&…...

2023数学建模研赛华为杯E题思路-出血性脑卒中临床智能诊疗建模

E 题 出血性脑卒中临床智能诊疗建模 三、请建模回答如下问题 1血肿扩张风险相关因素探索建模。 a)请根据“表1”&#xff08;字段&#xff1a;入院首次影像检查流水号&#xff0c;发病到首次影像检查时间间隔&#xff09;&#xff0c;“表2”&#xff08;字段&#xff1a;各时…...

Windows Server 2012 R2系统远程桌面的数字证书算法SHA1升级到SHA256

问题描述&#xff1a; 最近项目进行密评的时候&#xff0c;Windows Server 2012 R2发现了以下证书问题&#xff1a; Windows Server 2012 R2系统远程桌面的TLS 1.2协议使用SHA1算法数字证书&#xff0c;且证书有效日期截止23年10月&#xff0c;建议注意证书到期时间&#xff…...

windows进程管理相关命令

windows进程管理相关命令 根据进程名找到进程 例如python进程 PS C:\Users\27467> tasklist | findstr python python.exe 7088 Console 2 3,364 K python.exe 1580 Console 2 41,…...

Flutter快速入门学习(一)

目录 前言 新建项目 项目入口 Dart的入口&#xff08;项目的入口&#xff09; 布局 视图组件 Container&#xff08;容器&#xff09; Text&#xff08;文本&#xff09; Image&#xff08;图片&#xff09; Row&#xff08;水平布局&#xff09;和Column&#xff08…...

网站排名下降的原因和解决方法(SEO优化失误可能导致网站排名下降)

SEO优化是网站推广的重要环节&#xff0c;它可以提升网站的访问量和排名。但是&#xff0c;SEO优化不当也可能会导致网站排名下降。本文将分析SEO优化失误可能导致网站排名下降的原因&#xff0c;并提供相应的解决方法。 一&#xff1a;标题——SEO优化过度 SEO优化的目的是为…...

爱看小说手机网源码全站带数据带自动采集程序/ThinkPHP内核小说网站源码+书库数据库带自动采集

爱看小说手机网源码全站带数据带自动采集程序&#xff0c;爱看小说程序源码2W条数据全站打包,自动采集程序网站源码,后台已经更新5个采集规则可以采集小说30万本大概约10G。 分享的这一款自带2w数据爱看小说网源码全站带数据打包,ThinkPHP内核小说网站源码带听书等全部插件&am…...

《Java8实战》

《Java实战》学习整理 文章目录 一、Lambda1.1 基础概念1.1.1 [Lambda表达式](https://baike.baidu.com/item/Lambda表达式/4585794?fromModulelemma_inlink)定义 1.2 引入Lambda1.3 Lambda1.3.1 函数式接口1.3.2 Lambda表达式&#xff1a;(参数) -> 表达式1.3.3 在哪里使…...

【初阶数据结构】——堆排序和TopK问题

个人主页 代码仓库 C语言专栏 初阶数据结构专栏 Linux专栏 接上篇二叉树和堆的引入 目录 前言 建堆 插入数据向上调整算法建堆 移动数据向上调整算法建堆 无序数组从H-1层向上移动的向下调整算法建堆 堆排序 TOP-K问题 前言 上篇文章详细讲解了堆&#xff0c;…...

LLM - 大模型速递 InternLM-20B 快速入门

目录 一.引言 二.模型简介 1.模型特性 2.模型评测 三.模型尝试 1.模型参数 2.generate 与 chat 3.模型微调 四.总结 一.引言 一早醒来国产开源大模型又添一员猛将&#xff0c;书生-浦语大模型 InternLM-20B 大模型发布并开源&#xff0c;这里字面翻译是实习生大模型&…...

探索AIGC人工智能(Midjourney篇)(四)

文章目录 Midjourney模特换装 Midjourney制作APP图标 Midjourney网页设计 Midjourney如何生成IP盲盒 Midjourney设计儿童节海报 Midjourney制作商用矢量插画 Midjourney设计徽章 Midjourney图片融合 Midjourney后缀参数 Midjourney模特换装 关键词生成模特照片 中国女性模特的…...

uni-app:跨页面传递数组

A页面&#xff1a; JSON.stringify() 是一个 JavaScript 内置的方法&#xff0c;用于将 JavaScript 对象或值转换为 JSON 字符串。 //查看详细信息 details(e){// console.log(e.currentTarget.dataset.id)var device JSON.stringify(e.currentTarget.dataset.id)uni.naviga…...

MPNet:旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现

目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块(MBFM) 2.2 残差注意力金字塔模块(RAPM) 2.2.1 空间金字塔注意力(SPA) 2.2.2 金字塔残差块(PRBlock) 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩

目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化

问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录&#xff0c;但是由于这个树组件的节点越来越多&#xff0c;导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多&#xff0c;导致的浏览器卡顿&#xff0c;这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波&#xff08;Mean Shift Filtering&#xff09;&#xff0c;用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...