Python面试题: 如何在 Python 中实现一个线程池?
在 Python 中,实现线程池可以使用内置的 concurrent.futures 模块,该模块提供了一个高层次的接口来管理并发任务。ThreadPoolExecutor 类是实现线程池的主要工具。以下是一些使用示例,展示如何在 Python 中实现和使用线程池:
1. 基本使用
首先,创建一个线程池,并使用 submit 方法将任务提交给线程池:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import timedef task(n):print(f"Task {n} is running")time.sleep(2)return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池,最大线程数为3
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 提交多个任务futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 等待任务完成并获取结果for future in as_completed(futures):print(future.result())
在这个示例中,线程池最多可以同时运行3个任务,所有5个任务会被提交到线程池,并通过 as_completed 函数等待它们的完成。
2. 使用 map 方法
ThreadPoolExecutor 提供了一个 map 方法,可以用来将一个函数应用到一个可迭代对象的每个元素上,类似于内置的 map 函数,但它会并行地执行任务:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import timedef task(n):print(f"Task {n} is running")time.sleep(2)return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池,最大线程数为3
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 使用 map 方法并行执行任务results = executor.map(task, range(5))# 打印结果for result in results:print(result)
3. 处理异常
在提交任务时,如果任务中发生异常,ThreadPoolExecutor 可以捕获并处理这些异常:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n):if n == 2:raise ValueError("An error occurred in task 2")return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]for future in as_completed(futures):try:result = future.result()except Exception as e:print(f"Task raised an exception: {e}")else:print(result)
4. 使用 shutdown 方法
线程池可以使用 shutdown 方法来显式关闭。在 with 语句块中使用 ThreadPoolExecutor 时,它会自动调用 shutdown 方法,但你也可以显式调用它:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n):print(f"Task {n} is running")return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 等待所有任务完成
for future in as_completed(futures):print(future.result())# 显式关闭线程池
executor.shutdown()
这些示例展示了如何在 Python 中使用 ThreadPoolExecutor 来创建和管理线程池。ThreadPoolExecutor 提供了一种简单且有效的方法来处理并发任务,使代码更加简洁和易于维护。
相关文章:
Python面试题: 如何在 Python 中实现一个线程池?
在 Python 中,实现线程池可以使用内置的 concurrent.futures 模块,该模块提供了一个高层次的接口来管理并发任务。ThreadPoolExecutor 类是实现线程池的主要工具。以下是一些使用示例,展示如何在 Python 中实现和使用线程池: 1. …...
☺初识c++(语法篇)☺
目录 一命名空间(namespace): 二cout与cin简述: 三缺省参数: 四函数重载: 五引用: 六内联函数: 七c中的nullptr简述: 一命名空间(namespace)࿱…...
process.env 管理 Vue 项目的环境变量(Vue项目中环境变量的配置及调用)
简述:在构建 Vue 应用时,管理配置是开发中的一个重要部分。不同的环境(如开发、测试和生产)往往需要不同的配置,例如 API、 基础 URL、第三方服务的密钥等。使用环境变量可以帮助我们更好地管理这些配置。这里将介绍如…...
算法工程师第六天(● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和 ● 总结 )
参考文献 代码随想录 一、四数相加 II 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ,数组长度都是 n ,请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足: 0 < i, j, k, l < nnums1[i] nums2[j] nums3[k] nums4[l] 0 示例 1&#…...
笔记:Newtonsoft.Json 自定义一个根据typeconverter转换的JsonConverter
在 Newtonsoft.Json 中创建一个根据 TypeConverter 转换的 JsonConverter 允许你在序列化和反序列化过程中利用 .NET 的 TypeConverter 机制。这种方式特别有用,当你想要为不直接支持 JSON 序列化的类型提供自定义的序列化逻辑时,比如第三方库中的类型或…...
第241题| 确定极限中参数问题 | 武忠祥老师每日一题
解题思路:确定极限中的参数的方法是求这个极限;求极限根据类型选方法。 形可以用到三种方法:洛必达,等价,泰勒。 先观察题目,将看成一个整体,同时,并令,整理之后如下: 这里也要想办…...
线程池【开发实践】
文章目录 一、为什么要用线程池1.1 单线程的问题1.2 手动创建多线程的问题1.3 线程池的作用(优点)1.4 线程池的使用场景 二、线程池的基础知识2.1 线程池的核心组件2.2 JUC中的线程池架构2.3 线程池的配置参数2.4 线程池常见的拒绝策略(可自定…...
论文辅助笔记:ST-LLM
1 时间嵌入 2 PFA(Partial Frozen Architecture) 3 ST_LLM 3.1 初始化 3.2 forward...
加入运动健康数据开放平台,共赢鸿蒙未来
HarmonyOS SDK运动健康服务(Health Service Kit)是为华为生态应用打造的基于华为帐号和用户授权的运动健康数据开放平台。在获取用户授权后,开发者可以使用运动健康服务提供的开放能力获取运动健康数据,基于多种类型数据构建运动健…...
企业化运维(7)_Zabbix企业级监控平台
官网:Zabbix :: The Enterprise-Class Open Source Network Monitoring Solution ###1.Zabbix部署### (1)zabbix安装 安装源 修改安装路径为清华镜像 [rootserver1 zabbix]# cd /etc/yum.repos.d/ [rootserver1 yum.repos.d]# vim zabbix.r…...
CTF php RCE (一)
0x01 引言 首先进入题目 应该是大部分都是一段白盒PHP审计,然后我们为了命令执行,绕过或者是钻空子等等操作,来拿到flag 0x02 基础 0x01 传参方式 这里有两个工具,hackbar和burpsuite,这两个工具非常实用 大家可以自己Googl…...
Proteus + Keil单片机仿真教程(五)多位LED数码管的静态显示
Proteus + Keil单片机仿真教程(五)多位LED数码管 上一章节讲解了单个数码管的静态和动态显示,这一章节将对多个数码管的静态显示进行学习,本章节主要难点: 1.锁存器的理解和使用; 2.多个数码管的接线封装方式; 3.Proteus 快速接头的使用。 第一个多位数码管示例 元件…...
【Linux】网络新兵连
欢迎来到 破晓的历程的 博客 ⛺️不负时光,不负己✈️ 引言 在上一篇博客中,我们简单的介绍了一些Linux网络一些比较基本的概念。本篇博客我们将开始正式学习Linux网络套接字的内容,那么我们开始吧! 1.网络中的地址管理 大家一…...
基于STM32的智能加湿器
1.简介 基于STM32的加湿器发展前景非常乐观,这主要得益于其在技术、市场需求、应用场景以及政策支持等多方面的优势。STM32微控制器具备强大的处理能力和丰富的外设接口,能够实现精确的湿度监测和智能化控制。基于STM32的加湿器可以根据环境湿度自动调节…...
ubuntu 如何解压tar
在Ubuntu中解压.tar文件,可以使用tar命令。以下是解压.tar文件的命令: tar -xvf file.tar 解释: x 表示解压 v 表示显示过程中的详细信息(可选) f 表示后面跟文件名 这将在当前目录下解压file.tar文件的内容。如果…...
C++ 算法——二分查找
如果要你在一个升序序列中查找一个值的位置,你是否还会傻乎乎的用下面这个 O ( n ) \mathcal O(n) O(n) 的代码暴力查找,如果是,我告诉你,其实根本不用这么做。 int find(int a[],int n,int k) {for(int i0;i<n;i) if(a[i]k)…...
【自动驾驶仿真在做什么——初学者总结(陆续补充)】
文章目录 基础概念自动驾驶级别再稍提一下ODD是什么? 自动驾驶仿真分类软件在环仿真硬件仿真 仿真究竟难在哪?关于lidar和radar区别一些名词解释 最近也是学习自动驾驶仿真相关知识,习惯去总结一下,方便自己回顾和总结,…...
探索HTML5的设计原则:引领Web开发的未来方向
随着互联网的飞速发展,HTML5作为Web技术的核心标准之一,不仅极大地丰富了网页的表现力和交互性,还推动了Web应用向更加动态、高效、安全的方向迈进。HTML5的设计原则,体现了对用户体验、内容可访问性、跨平台兼容性以及未来可扩展…...
力扣喜刷刷--day1
1.无重复字符的最长子串 知识点:滑动窗口 基本概念 窗口:窗口是一个连续的子序列,可以是固定长度或可变长度。滑动:窗口在数据序列上移动,可以是向左或向右。边界:窗口的起始和结束位置。 应用场景 字符…...
配置linux的yum镜像为阿里镜像源
1.备份当前的yum源 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup 2.下载新的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 3.清空并生成缓存 yum clean …...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...
微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)
参考官方文档:https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java(供 Kotlin 使用) 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...
Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?
在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...
通过 Ansible 在 Windows 2022 上安装 IIS Web 服务器
拓扑结构 这是一个用于通过 Ansible 部署 IIS Web 服务器的实验室拓扑。 前提条件: 在被管理的节点上安装WinRm 准备一张自签名的证书 开放防火墙入站tcp 5985 5986端口 准备自签名证书 PS C:\Users\azureuser> $cert New-SelfSignedCertificate -DnsName &…...
系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式,系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧,涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...
在Zenodo下载文件 用到googlecolab googledrive
方法:Figshare/Zenodo上的数据/文件下载不下来?尝试利用Google Colab :https://zhuanlan.zhihu.com/p/1898503078782674027 参考: 通过Colab&谷歌云下载Figshare数据,超级实用!!࿰…...
python打卡第47天
昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天 知识点回顾: 热力图 作业:对比不同卷积层热图可视化的结果 def visualize_attention_map(model, test_loader, device, class_names, num_samples3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模…...
