作為一個(gè)高階程序員，多線程是必須掌握的知識(shí)。在python中有一個(gè)線程池模塊可以讓開(kāi)發(fā)者更加簡(jiǎn)單快速的進(jìn)行線程池的使用，接下來(lái)這篇文章就根據(jù)此來(lái)介紹python怎么進(jìn)行多線程操作。
1、線程池模塊
引入
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
2、使用線程池
一個(gè)簡(jiǎn)單的線程池使用案例
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')
def fun():
time.sleep(1)
print(1, end='')
if __name__ == '__main__':
# 列表推導(dǎo)式
[pool.submit(fun) for i in range(20) if True]from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
pool = ThreadPoolExecutor(10, 'Python')
def fun(arg1,arg2):
time.sleep(1)
print(arg1, end=' ')
print(arg2, end=' ')
if __name__ == '__main__':
# 列表推導(dǎo)式
[pool.submit(fun,i,i) for i in range(20) if True]
# 單個(gè)線程的執(zhí)行
task = pool.submit(fun,'Hello','world')
# 判斷任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)
print(f'task status {task.done()}')
time.sleep(4)
print(f'task status {task.done()}')
# 獲取結(jié)果的函數(shù)是阻塞的，所以他會(huì)等線程結(jié)束之后才會(huì)輸出
print(task.result())
3、獲取結(jié)果
阻塞等待
print(task.result())批量獲取結(jié)果
for future in as_completed(all_task):
data = future.result()
阻塞主線程，等待執(zhí)行結(jié)束再執(zhí)行下一個(gè)業(yè)務(wù)
# 等待線程全部執(zhí)行完畢
wait(pool.submit(fun,1,2),return_when=ALL_COMPLETED)
print('')
以上就是python怎么進(jìn)行多線程操作的詳細(xì)內(nèi)容，更多Python高級(jí)語(yǔ)法的使用介紹請(qǐng)關(guān)注W3Cschool其它相關(guān)文章！
