ThreadPoolExecutor是Python中的一个线程池实现,它可以用于管理和调度多个线程执行任务。使用ThreadPoolExecutor可以方便地跟踪线程池中任务的输入参数和结果。
要跟踪输入参数和结果,可以通过自定义任务类来实现。首先,定义一个继承自concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的子类,重写submit方法,在该方法中创建一个自定义的任务类,并将任务类的实例作为参数传递给父类的submit方法。
自定义任务类需要实现init方法和call方法。在init方法中,将任务的输入参数保存到实例变量中。在call方法中,执行任务的逻辑,并将结果保存到实例变量中。
以下是一个示例代码:
import concurrent.futures
class TrackedTask:
def __init__(self, func, *args, **kwargs):
self.func = func
self.args = args
self.kwargs = kwargs
self.result = None
def __call__(self):
self.result = self.func(*self.args, **self.kwargs)
def track_input_result(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
task = TrackedTask(func, *args, **kwargs)
return task
return wrapper
# 创建线程池
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
# 使用装饰器跟踪输入参数和结果
@track_input_result
def my_task(param1, param2):
# 执行任务逻辑
result = param1 + param2
return result
# 提交任务到线程池
task = executor.submit(my_task, 1, 2)
# 获取任务的结果
result = task.result()
# 输出结果
print(result)
在上述示例中,我们定义了一个装饰器track_input_result
,它可以用于跟踪任务的输入参数和结果。我们将my_task
函数使用该装饰器进行修饰,使其返回一个TrackedTask
实例。然后,我们将该实例提交给线程池进行执行,并通过result
方法获取任务的结果。
这样,我们就可以通过自定义任务类来跟踪输入参数和结果了。
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