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该模块提供对 greenthread 池的支持。
greenthread 池提供了一定数量的备用 greenthread ,有效限制了孵化 greenthread 过多导致的内存不足,当池子中没有足够的空闲 greenthread 时,孵化过程被暂停,只有当先前工作中的 greenthread 完成当前工作,才能为下一个任务做孵化准备。
本模块包括两个类:
1. eventlet.greenpool.GreenPool
2. eventlet.greenpool.GreenPile
一、 class eventlet.greenpool.GreenPool(size=1000)
该类的对象是 green threads 的池子,默认容量是1000个green threads。
该类的方法
5. spawn(function, *args, **kwargs)
6. spawn_n(function, *args, **kwargs)
7. starmap(function, iterable)
1.
返回当前对象中可用的greenthreads。
如果为 0 或更少,那么 spawn() 和 spawn_n() 将会阻塞调用 greenthread 直到有新的可用的 greenthread 为止。
至于为什么此处可能返回负值,请查看3. resize()
2.
效果等同于 itertools.imap() ,在并发和内存使用上等同于 starmap() 。
例如,可以非常方便地对文件做一些操作:
def worker(line): return do_something(line) pool = GreenPool() for result in pool.imap(worker, open("filename", ‘r‘)): print(result)
3.
改变当前允许同时工作的 greenthreads 最大数量
如果当前有多于 new_size 的 greenthreads 处于工作中,它们可以完成自己的执行,只不过此时不许任何的新 greenthreads 被分配。只有当足够数量的 greenthreads 完成自己的工作,然后工作中的 greenthreads 总数低于 new_size 时,新的 greenthreads 才能被分配。在此之前,free() 的返回值将会使负的。
4.
返回当前池子中正在执行任务的 greenthreads 。
5.
等待下一个结果,挂起当前的 greenthread 直到结果可用为止。 当没有更多的结果时,抛出 StopIteration 异常。
在它自己的 greenthread 中运行 func,结果储存在 GreenPile 对象中,可以迭代该对象获取这些结果。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/Security-Darren/p/4168233.html