python进程之进程池、线程池与异步回调机制

进程线程不可以无限制的创建，因为有硬件的限制。为了避免资源被程序消耗过度，可以使用进程池或线程池的技术。

池

    降低程序的执行效率，但是保证了计算机硬件的安全

进程池

    提前创建好固定数量的进程，供后续程序的调用，超出则进入等待状态

线程池

    提前创建好固定数据的线程，供后续程序的调用，超出则进入等待状态

PS：

    当一个程序计算数量的程序较多时，使用进程池。

    当一个程序I/O的程序较多时，使用线程池。

        （因为GIL锁的原因，每个进程中同一时间只能有一个进程链接cpu）

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor

import os

import time

import random

# 1. 产生含有固定数量线程的线程池

# t_pool = ThreadPoolExecutor()  # 默认线程数(max_workers = min(32, (os.cpu_count() or 1) + 4))

t_pool = ThreadPoolExecutor(20)  # 产生有20个线程的线程池

p_pool = ProcessPoolExecutor(5)

def task():

    print('task is running')

    time.sleep(random.randint(1, 3))

    print('task is over')

    return 'task函数返回值'

def func(a):

    print(f'我拿到返回值了>>>:{a.result()}')

# 2.将任务提交给线程池

for i in range(200):  # 定义200个任务

    t_pool.submit(task)  # 将任务交给线程池

# 3. 将任务提交给进程池

# 执行过程中，可以按到程序是一波一波的运行，每一波就是你定义进程的数量

if __name__ == '__main__':

    for i in range(20):

        p_pool.submit(task)

# 4.要获得函数运行结果的返回值

if __name__ == '__main__':

    for i in range(20):

        # 将task函数返回值传给func函数，func函数拿到返回值可以去干别的事去了

        p_pool.submit(task).add_done_callback(func)  # 异步回调机制

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