线程队列,线程池和协程

线程的其他方法:

　　threading.current_thread() #当前线程对象

　　getName() # 获取线程名

　　ident  # 获取线程id

 　   threading.enumerate()   # 当前正在运行的线程对象的一个列表

　　threading.active_count()  # 当前正在运行的线程数量

import time from threading import Thread,current_threaddef f1(n):print(f"{n}号线程正在运行")print("子线程的名称",current_thread().getName())if __name__ == '__main__':t = Thread(target=f1,args=(1,),name = '123')t.start()print("主线程的名称", current_thread().getName())

　　

 

线程队列:(重点)

　　import queue

　　　先进先出队列:queue.Queue(3)

　　　先进后出\后进先出队列:queue.LifoQueue(3) 

　　　优先级队列:queue.priorityQueue(3)

         　　put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越小优先级越高,越先被get到被取出来,第二个参数是put进去的值,如果说优先级相同,那么值别忘了应该是相同的数据类型,字典不行

import queue # q = queue.Queue(3) # q.put(1) # q.put(2) # print(q.qsize()) # try : # q.put_nowait(3) # except : # print('满了') # print(q.full()) # # print(q.get()) # print(q.get()) # print(q.get())q = queue.PriorityQueue(3) q.put((2,'white')) q.put((1,'卢本伟')) q.put((2,'55开'))print(q.get()) print(q.get()) print(q.get())

　　

 

线程池:

　　from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

　　t = ThreadPoolExecutor(4)  #默认的线程个数是cpu个数 * 5

　　p = ProcessPoolExecutor(4)  #默认的进程个数是cpu个数

　　t.map(f1,可迭代的对象)  #异步执行

import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutordef f1(n):time.sleep(1)print(n)if __name__ == '__main__':t = ThreadPoolExecutor(5)t.map(f1,range(10))t.shutdown()print('主程序结束')

　　

　　def f1(n1,n2):

　　　　print(n1,n2)

　　t.submit(f1,11,12)  #异步提交任务

　　res = t.submit(f1,11,12) 

　　res.result()  #和get方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序

 　  shutdown()  # close+join,锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕

import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutordef f1(n,m):time.sleep(1)print(n)return n+mif __name__ == '__main__':t = ThreadPoolExecutor(5)t_lis = []for i in range(10):ret = t.submit(f1,i,5)t_lis.append(ret)t.shutdown()for i in t_lis:print(i.result())print('主程序结束')

　　

协程的概念:可以理解为微线程,在遇到io阻塞时,保存当前状态并进行切换,且阻塞时间是并行的. 既节省时间,又提高效率.

　　import gevent  #导入模块

　　gevent.sleep(1)   # 该方法的阻塞时间可以被识别并执行,如果是time.sleep()是不能识别,且不会节省时间的

　　g1 = gevent.spawn(f1)    # 异步提交f1和f2任务

　　g2 = gevent.spawn(f2)   # 异步提交f1和f2任务

　　gevent.joinall ( [g1,g2] )   # 等待执行完才继续执行     相当于 g1.join() 和 g2.join() 

　　

import geventdef f1():print('1号开启游戏')gevent.sleep(2)print('1号吃鸡了')def f2():print('2号开启游戏')gevent.sleep(2)print('2号吃鸡了')g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交f1任务 g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交f2任务g1.join() g2.join() # gevent.joinall([g1,g2])print("主程序结束")

　　

转载于:https://www.cnblogs.com/gyc-tzx/p/10268835.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的线程队列,线程池和协程的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。