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Pool de threads Python et ses principes et utilisations
En programmation orientée objet, la création et la destruction d'objets prennent du temps, car la création d'un objet nécessite l'obtention de ressources mémoire ou d'autres ressources. Cela est particulièrement vrai en Java, où la machine virtuelle essaiera de suivre chaque objet afin qu'il puisse être récupéré après sa destruction. Par conséquent, une façon d’améliorer l’efficacité des programmes de services consiste à réduire autant que possible le nombre d’objets créés et détruits, en particulier la création et la destruction de certains objets gourmands en ressources. Le site Web chinois PHP vous propose une variété de ressources de téléchargement liées au pool de threads Python, de cours connexes, d'articles connexes et d'autres contenus que tout le monde peut télécharger et utiliser gratuitement.
Pool de threads Python et ses principes et utilisationsLe coût du démarrage d'un nouveau thread par le système est relativement élevé car cela implique une interaction avec le système d'exploitation. Dans ce cas, l'utilisation d'un pool de threads peut améliorer considérablement les performances, en particulier lorsque le programme doit créer un grand nombre de threads avec des durées de vie courtes, vous devriez envisager d'utiliser le pool de threads. Le pool de threads crée un grand nombre de threads inactifs au démarrage du système. Tant que le programme soumet une fonction au pool de threads, le pool de threads démarrera un thread inactif pour l'exécuter. Lorsque la fonction est exécutée, le thread ne mourra pas, mais reviendra à nouveau dans le pool de threads et deviendra inactif en attendant d'exécuter la fonction suivante.
La différence entre le pool de threads Python et le multithreadingLa différence entre le pool de threads Python et le multithread : 1. Les threads voyagent sous le processus ; 2. Les threads voyagent sous le processus ; 3. Un processus peut contenir plusieurs threads ; 4. Les données sont difficiles à partager entre différents processus ; sont plus petits que les threads consomment plus de ressources informatiques.
Comment transmettre un seul paramètre et plusieurs paramètres au pool de threads Python ThreadPoolExecutorPool de threads Python ThreadPoolExecutor, transmettant un seul paramètre et plusieurs paramètres. Il s'agit du pool de threads transmettant un seul paramètre fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor, as_completeddeftest(a):print(a)qq={"a": "1", "b": 2 ","c":"3"}avecThreadPoolExecutor()aspool:forj
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