python多線程多進程

Python 的 concurrent 模塊主要用于并發編程，尤其是任務調度和線程/進程池管理。它的核心是 concurrent.futures，提供了高級接口來管理線程和進程。

方法說明submit(fn, *args, **kwargs)異步提交一個任務，返回 Future 對象

map(fn, iterable)類似內置 map()，但是并發執行

shutdown(wait=True)關閉線程/進程池，wait=True 表示等待所有任務完成

result()獲取 Future 的結果（阻塞直到完成）

done()判斷任務是否完成

add_done_callback(fn)任務完成后自動調用某個函數

as_completed()按任務完成順序返回結果

wait()等待所有任務完成，可以設置返回條件（如全部完成或任意一個完成）

wait(futures) 返回一個 namedtuple：(done, not_done)
done 是一個集合，包含已經完成的 Future 對象
所以你需要遍歷 done，而不是直接遍歷 wait(futures)

類型推薦使用示例

ThreadPoolExecutorI/O 密集型網絡請求、文件讀寫

ProcessPoolExecutorCPU 密集型圖像處理、科學計算

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor,as_completed,wait

def task(n):
    print(f"Processing {n} started")
    time.sleep(5)
    print(f"Processing {n} ended")
    return n * n

# with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
#     results = executor.map(task, [1, 2, 3, 4, 5])
#     print(list(results))

def compute(n):
    print("Process started ... ",n)
    time.sleep(5)
    print("Process ended ... ",n)
    return n * n
if __name__ == '__main__':

    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        futures = [executor.submit(compute, i) for i in range(5)]
        # for future in as_completed(futures):
        #     print(future.result())
        # for future in futures:
        #     print(future.result())

        done, not_done = wait(futures)
        for future in done:
            print(future.result())

posted @ 2025-10-24 13:16 我的腹肌不見了閱讀(7) 評論(0) 收藏舉報

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