开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Python的ProcessPoolExecutor以相反的顺序提供打印和返回语句的输出

Python的ProcessPoolExecutor是一个用于并行执行任务的线程池实现。它可以用于在多个处理器上并行执行函数、方法和可调用对象。

ProcessPoolExecutor的主要特点包括：

提供了一种简单而高效的方式来并行执行任务，利用多个进程充分利用计算资源。
具有上下文管理器的功能，确保进程池在使用完毕后能够被正确地关闭和释放资源。
支持提交任务并获取结果，通过使用Future对象，可以轻松地处理任务的状态和结果。

适用场景：

CPU密集型任务：如果任务主要是由CPU运算而非I/O操作组成，使用ProcessPoolExecutor可以充分利用多个进程的计算能力。
并行执行多个独立的任务：当需要同时执行多个独立任务时，ProcessPoolExecutor可以提供简单而高效的并行执行方式。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列云计算相关的产品，其中包括：

云服务器（CVM）：提供高性能、高可靠性的云主机，适用于各种计算任务。详细介绍可参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
弹性容器实例（ECS）：一种无需管理服务器的容器服务，提供弹性伸缩、易用、高性能的容器运行环境。详细介绍可参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
云函数（SCF）：无服务器函数计算服务，提供按需执行的函数计算能力。详细介绍可参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
弹性MapReduce（EMR）：分布式大数据处理服务，提供了Hadoop和Spark等开源框架的托管服务。详细介绍可参考：https://cloud.tencent.com/product/emr

请注意，以上链接仅为腾讯云的产品介绍页面，具体购买和使用方式请参考腾讯云官方文档。

相关搜索:在Python中以相反的顺序遍历列表以相反的顺序读取和写入文件 - Java 为什么xPath以相反的顺序返回这些元素？为什么HttpURLConnection.getHeaderFields()以相反的顺序返回列表？使用递归以相反的顺序将整型值数组输出到屏幕返回和打印在Python中给出不同的输出 Python - BeautifulSoup - For循环以错误的顺序输出数据相同的函数在Python中以相反的顺序给出不同的结果.为什么？Python中的打印和返回问题 Python 3.7中影响数组值的打印语句顺序 rust和python中打印的不同输出如何根据python列表中的内容以特定的顺序/格式读取和打印列表？以相反的顺序替换列表项并跳过其他每一项python 未使用if和else语句返回正确输出的代码 Python:如何不仅打印运行for语句后的最终值，还打印中间输出？Python字典和带格式的打印输出元素在Jupyter Notebook中以正确的顺序获取日志记录输出和标准输出 Python:获取多个返回值，并在concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()的executor.map中提供多个参数 SQL合并两个SQL语句的输出以返回布尔值 Curl和Python requests.post返回不同的输出

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

只需几行代码，即可实现多线程和多进程操作

原题 | PYTHON: A QUICK INTRODUCTION TO THE CONCURRENT.FUTURES MODULE

02

只需几行代码，即可实现多线程和多进程操作

concurrent.futures 是标准库里的一个模块，它提供了一个实现异步任务的高级 API 接口。本文将通过一些代码例子来介绍这个模块常见的用法。

01

Python3中concurrent.futures模块介绍

第一次接触futures模块是在tornado中，tornado4.0版本使用futures频率很高，因为tornado本身的corouting的异步功能，是需要逻辑里面所调用的模块本身就支持异步才可以实现，而futures模块恰恰支持异步。在futures模块中，我们关心的是Executor和Future这两个类。

02

一文学会用python进行并行计算

Python实现多线程/多进程，大家常常会用到标准库中的threading和multiprocessing模块。

02

4.并发编程多线程

multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍

01

python 并发、并行处理、分布式处理

还可以通过 add_done_callback 指定回调函数，当结果可用时，调用它（第一参数为 future obj）

02

python 解决多核处理器算力浪费的现象

我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是

02

python concurrent.futures

python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算。这个论断我们不展开，但是有个概念我们要说明，IO密集型 vs. 计算密集型。 IO密集型：读取文件，读取网络套接字频繁。计算密集型：大量消耗CPU的数学与逻辑运算，也就是我们这里说的平行计算。而concurrent.futures模块，可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。核心原理是：concurrent.futures会以子进程的形式，平行的运行多个python解释器，从而令python程序可以利用多核CPU来

07

「多线程大杀器」Python并发编程利器：ThreadPoolExecutor，让你一次性轻松开启多个线程，秒杀大量任务！

随着程序复杂度和数据量的不断增加，传统的同步编程方式已经无法满足开发人员的需求。异步编程随之产生，能够提供更高的并发性能和更好的资源利用率。Python的concurrent.futures模块是一个很好的异步编程工具，它提供了一组接口，可以方便地进行并发编程。

05

concurrent.futures进行

Python中进行并发编程一般使用threading和multiprocessing模块，不过大部分的并发编程任务都是派生一系列线程，从队列中收集资源，然后用队列收集结果。在这些任务中，往往需要生成线程池，concurrent.futures模块对threading和multiprocessing模块进行了进一步的包装，可以很方便地实现池的功能。

02

Python原生线程池ThreadPoolExecutor

但如果线程超过一定数量，这种方式将会变得很复杂且线程的开关开销线性递增。池化思想是一种工程上管理长期占用资源并使用提高其使用效率的常见思想，它的体现包括数据库连接池、线程池等等。池化思想非常直观，将要维护的资源保存在一个池子里，下一次请求到来时，如果池子里已经有可用资源，则直接返回可用资源；如果没有可用资源，则等待其他使用者使用完成后释放资源。

02

Python Redis pipeline操作

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应，需要传送两个tcp报文。设想这样的一个场景，你要批量的执行一系列redis命令，例如执行100次get key，这时你要向redis请求100次+获取响应100次。如果能一次性将100个请求提交给redis server，执行完成之后批量的获取相应，只需要向redis请求1次，然后批量执行完命令，一次性结果，性能是不是会好很多呢？答案是肯定的，节约

08

《Python分布式计算》第3章 Python的并行计算（Distributed Computing with Python）多线程多进程多进程队列一些思考总结

我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。本章介绍如下内容：多线程多进程多进程队列多线程 Python从1.4版本开始就支持多

06

流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十一）

本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类，这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用，不仅适用于线程，还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。

01

Python Redis pipeline操作和Redis乐观锁保持数据一致性

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。

00

一文弄懂Python上下文管理器和with用法

导读：pythoners都知道有个关键字叫"with"，它可以实现使用某些"临时"声明的对象，而之后"什么也不用管"，这个用法在python中叫上下文管理器。本文带你快速入门上下文管理器和with用法。

02

Python并发concurrent.futures和asyncio实例

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。

01

python 中的进程池与线程池 -- Future 与 Executor

上一篇文章中，我们介绍了 Python multiprocessing 包中提供的强大的进程池组件。 python 中的进程池 — multiprocessing.pool.Pool

02

爬虫之线程池 ThreadPoolExecutor 的用法及实战

从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池) 两个类。

04

网络爬虫必备知识之concurrent.futures库

python标准库为我们提供了threading和mutiprocessing模块实现异步多线程/多进程功能。从python3.2版本开始，标准库又为我们提供了concurrent.futures模块来实现线程池和进程池功能，实现了对threading和mutiprocessing模块的高级抽象，更大程度上方便了我们python程序员。

05

python数据结构和GIL及多进程

一数据结构和GIL 1 queue 标准库queue模块，提供FIFO的queue、LIFO的队列，优先队列 Queue 类是线程安全的，适用于多线程间安全的交换数据，内部使用了Lock和Condition ---- 为什么说容器的大小不准确，其原因是如果不加锁，是不可能获取到准确的大小的，因为你刚读取了一个大小，还没取走，有可能被就被其他线程修改了，queue类的size虽然加了锁，但是依然不能保证立即get，put就能成功，因为读取大小和get,put方法是分来的。 2 GIL 1

02

使用concurrent.futures模块并发，实现进程池、线程池

一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码。从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。实现了对threading和mu

python并发执行request请求

在Python中，我们可以使用requests库来发送HTTP请求，并使用threading、multiprocessing、asyncio（配合aiohttp）或 concurrent.futures 等库来并发执行这些请求。这里，我将为我们展示使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 和requests库并发执行HTTP请求的示例。

01

python究竟要不要使用多线程

def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i

02

第37天并发编程之线程篇

问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？这是因为在Python中有一种垃圾回收机制，当一个value的引用计数为0之后，就会被python的垃圾回收机制所清空掉。但是python的垃圾回收机制其实也是通过一个线程来执行的，如果可以同时调用解释器，这就会出现这样一个问题：如果我赋值了一个操作a = [1, 2, 3]的时候，当我这个线程还没有执行这个操作，只是创建了一个值[1, 2, 3]的时候，突然python解释器把垃圾回收机制的线程给执行了，这是垃圾回收机制就会发现这个值[1, 2, 3]当前引用计数还是0呢，就直接清掉了，但是此时我还没有来得及给a赋值呢，这就出现了数据错乱的问题。 # This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. # 意思是CPython的内存管理机制(垃圾回收机制)不是线程安全的，因此我们不能让python线程同时去调用python解释器。

03

python:ThreadPoolExecutor线程池和ProcessPoolExecutor进程池

使用：移动端多用例并行执行的时候，需要设备空闲才执行，我们可以用线程来管理一个设备，设备执行完毕就下发一个任务。这个最好的方式可以和队列放在一起去执行。

01

python concurrent.futures

1/ concurrent.futures模块线程池：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers) 进程池：concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers) 2、使用对比：进程的性能更好 import concurrent.futures import time number_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

03

python并发之concurrent快速入门

导读：我很笨，但是我很快——计算机之所以计算能力如此出众，不在于其有多智能，而是因为它超快的执行速度，而多核心则可以进一步成倍的提高效率。在python中，concurrent库就是用于完成并发的模块之一。

02

Python语法-多进程、多线程、协程(异步IO)

CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。

04

python线程池如何使用

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。

02

python 使用期物处理并发

CPython 解释器本身就不是线程安全的，因此有全局解释器锁（GIL），一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码。因此，一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心

01

python并发 1：使用 futures 处理并发

现在这一篇还是《流畅的python》读书笔记，译者在这里把future 翻译为“期物”，我觉得不太合适，既然future不能找到一个合适的词汇，暂时还是直接使用 future 吧。

04

python3使用concurrent执行多进程任务

随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。

02

Python编程：从入门到实践（选记）「建议收藏」

本文参考《 Python 编程：从入门到实践》一书，作者： [ 美 ] Eric Matthes

05

Python 函数

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

03

3行代码实现 Python 并行处理，速度提高6倍！

原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python

05

Python教程第4章 | 条件语句、循环语句和函数

Python 条件语句跟其他语言基本一致的，都是通过一条或多条语句的执行结果（ True 或者 False ）来决定执行的代码块。

01

初学者零基础学习Python(1)

类似于数字的加减，可以直接给字符串3赋值字符串三 = 字符串一 + 字符串二 Eg：

02

redis事务

本文记录一些redis事务相关的原理。 1、基本概念 1）什么是redis的事务？简单理解，可以认为redis事务是一些列redis命令的集合，并且有如下两个特点： a）事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 b）事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。 2）事务的性质ACID 一般来说，事务有四个性质称为ACID，分别是原子性，一致性，隔离性和持久性。 a）原子性atomicity：red

04

redis事务

简单理解，可以认为redis事务是一些列redis命令的集合，并且有如下两个特点：

01

A process in the process pool was terminated abruptly while the future was runni

在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。

05

Python 高级并发2

根据编程逻辑一般需要计算密集和I/O操作密集的时候选择并发提高程序效率， Python 由于GIL的限制，密集性运算需要使用多核心CPU时候，这时候多线程显得力不从心，甚至会变得更慢。而当需要I/O操作，比如HTTP长连接的时候，耗费的时间只是TCP建立链接的等待时间，这时候当然优先使用多线程。

01

python进阶（17）协程「建议收藏」

协程(Coroutine)，又称微线程，纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数（可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程，然而协程只有一个线程在执行通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定

02

Python并发编程应该使用哪个标准库？

并发编程是刚需，尤其是在多 I/O 操作时，多线程，协程，多进程三路英雄各显神通。多线程，协程属于并发操作，多进程属于并行操作，那么你是否清楚了什么是并发，什么是并行？

02

【Python入门第十四讲】函数（Function）篇

Python 函数是返回特定任务的语句块。它将一些常见或重复完成的任务放在一起并创建一个函数，这样我们就可以执行函数调用以一遍又一遍地重用其中包含的代码，而不是为不同的输入一次又一次地编写相同的代码。

02

Python 对函数的详细讲解

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

02

py3_cookbook_notes_03

并发编程启动与停止线程 # Code to execute in an independent thread import time def countdown(n): while n > 0: print('T-minus', n) n -= 1 time.sleep(5) # Create and launch a thread from threading import Thread t = Thread(target=countdown,

03

Python下定时任务框架APSched

今天准备实现一个功能需要用到定时执行任务，所以就看到了Python的一个定时任务框架APScheduler，试了一下感觉还不错。

02

Python3 函数

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

02

Python之线程

操作系统线程理论线程概念的引入背景进程之前我们已经了解了操作系统中进程的概念，程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。在多道编程中，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。正是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU，因此，进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出

08

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭