并发编程--线程池与进程池

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核心思想

以时间换空间

进程池

进程池：一个容器，这个容器限制住你开启进程的数量，默认是os.cpu_count()，我的电脑是8核，所以能开启8个，第一次肯定只能并行的处理8个任务，只要有任务完成，进程马上就会接下一个任务。

代码实现：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random

# print(os.cpu_count())
def task(n):
    print(f"{os.getpid()} 接客")
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    p = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(30):
        p.submit(task,1)

线程池

线程池：线程最多能执行的是进程的5倍，也就是40个

代码实现：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random

# print(os.cpu_count())
def task(n):
    print(f"{os.getpid()} 接客")
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == '__main__':
    # p = ProcessPoolExecutor()
    # for i in range(30):
    #     p.submit(task,1)
    t = ThreadPoolExecutor()
    for i in range(200):
        t.submit(task,i)

并发编程--线程池与进程池

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原文地址：https://www.cnblogs.com/alex3174/p/11403107.html