38 執行緒及其方法

執行緒池

1、為什麼會有程序池？

開啟過多的程序1）開啟程序浪費時間2）作業系統排程太多的程序也會影響效率

2、開程序池

有幾個現成的程序在池子裡，有任務來了，就用池子裡的程序取處理任務

任務處理完之後，就把程序放回到池子裡，池子裡的程序就能取處理其他的任務了

當所有的額任務處理完了，程序池關閉，**所有程序。

3、開啟的程序數：cpu的數量+1

下面是關於程序池非同步呼叫和同步呼叫。　

import

time
from multiprocessing import
pool
deffun(i):
time.sleep(1)
i+=1
print
(i)if
__name__ =='
__main__':
p=pool(4)
for i in range(10):
p.close() #
沒有這句話，主程序會先結束，留下子程序殘留，**麻煩。這句話的意思是關閉程序池，不能再往程序池中新增任務了
p.join() #
阻塞等待，等待程序池中所有程序結束

import

time
from multiprocessing import
pool
deffun(i):
time.sleep(1)
i+=1
returniif
__name__ =='
__main__':
p=pool(4)
res_l=
for i in range(10):
p.close()
p.join()
[print(j.get() )for j in res_l]

關於map的用法：

import

time
from multiprocessing import
pool
deffun(i):
time.sleep(1)
i+=1
returniif
__name__ =='
__main__':
p=pool(4)
ret=p.map(fun,range(10)) #
map傳的必須是可迭代物件
print(ret)

**函式：返回值（結果）傳給**函式，**函式執行。**函式是在主程序中執行的，回掉函式不能傳參，只能接受多程序中函式的返回值。

from multiprocessing import

pool
deffun(i):
return i*'*'
defcall(arg):
print
(arg)
if__name__ =='
__main__':
p=pool(4)
for i in range(10):
p.close()
p.join()

**函式在網頁處理中的作用：

import

requests
from multiprocessing import
pool
defget_url(url):
ret =requests.get(url)
return 
defparser(dic):
print(dic['
url'],dic['
status_code
'],len(dic['
content
']))
#把分析結果寫到檔案裡
if__name__ == '
__main__':
url_l =[
'','',
'','',
'']p = pool(4)
for url in
url_l:
p.close()
p.join()

多執行緒問題及其解決方法

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