线程队列

1

import queue

q=queue.Queue()
q.put('123')
q.put('456')
q.put('789')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
# q.task_done()
q.task_done()
q.join()        #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put(1)
print(q.get())

2

import queue

q=queue.LifoQueue()		#栈，先进后出
q.put('123')
q.put('456')
q.put('789')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
q.task_done()
q.task_done()
q.join()        #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put(1)
print(q.get())

3

import queue

q=queue.PriorityQueue()		#以元祖的形式输入，第一个整形为优先级，小的先输出
q.put((1,'123'))
q.put((4,'456'))
q.put((2,'789'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
q.task_done()
q.task_done()
q.task_done()
q.join()        #等到队列里的元素都被消费才进行下一步
q.put((1,'ad'))
print(q.get())

线程定时器

from threading import Thread,Timer
import time

def test():
    print('start')
    time.sleep(1)
    print('end')

t=Timer(3,function=test) #3秒后开启线程
t.start()

进程池和线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def test():
    print(time.time())
    time.sleep(1)
    # return i**3
pool=ThreadPoolExecutor(5)		#线程池，进程池用ProcessPoolExecutor
list=[]
for i in range(20):
    furture=pool.submit(test)
    list.append(furture)
for i in list:
    print(i.result())

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
from multiprocessing import current_process
import time

def task(i):
    print(f'{currentThread().name} 在执行任务 {i}')
    # print(f'进程 {current_process().name} 在执行任务 {i}')
    time.sleep(1)
    return i**2


def parse(future):
    # 处理拿到的结果
    print(future.result())



if __name__ == '__main__':
    pool = ThreadPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
    # pool = ProcessPoolExecutor(4) # 池子里只有4个线程
    fu_list = []
    for i in range(20):
        # pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个线程负责做这个事
        future = pool.submit(task,i) # task任务要做20次,4个进程负责做这个事
        future.add_done_callback(parse)
        # 为当前任务绑定了一个函数,在当前任务执行结束的时候会触发这个函数,
        # 会把future对象作为参数传给函数
        # 这个称之为回调函数,处理完了回来就调用这个函数.


        # print(future.result()) # 如果没有结果一直等待拿到结果,导致了所有的任务都在串行

    # pool.shutdown() # 关闭了池的入口,会等待所有的任务执行完,结束阻塞.
    # for fu in fu_list:
    #     print(fu.result())