python任务管理器

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mob649e81643021 2023-07-20 06:50:15 ©著作权

文章标签 Python 任务管理器并行处理 文章分类 Python 后端开发

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Python任务管理器

简介

在日常编程开发中，我们经常需要同时执行多个任务，例如爬虫程序中同时爬取多个网页，或者并行处理大量数据。Python任务管理器是一种用于并行执行多个任务的工具，可以显著提高程序的运行效率和性能。

Python中有多种任务管理器的库可以使用，其中比较常见的有multiprocessing和concurrent.futures。这两个库都提供了简单易用的接口，让我们能够方便地创建和控制多个任务的执行。

multiprocessing库

multiprocessing是Python标准库中的一个模块，提供了用于并行处理的功能。它使用进程来执行任务，每个任务都在独立的进程中运行，互不影响。

下面是一个使用multiprocessing库的示例代码，以计算两个数的平方和为例：

import multiprocessing

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=2) as pool:
        results = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(results)

在上面的代码中，我们首先定义了一个square函数，该函数用于计算一个数的平方。然后使用multiprocessing.Pool创建一个进程池，processes=2指定了进程池中的进程数为2。接下来，使用pool.map方法并行地对给定的列表中的每个元素应用square函数，并返回结果。

运行以上代码，输出结果为[1, 4, 9, 16, 25]，说明每个数的平方都被计算出来了。

concurrent.futures库

concurrent.futures是Python标准库中的另一个模块，提供了用于并行处理的功能。它使用线程或进程来执行任务，可以根据情况自动选择最佳的执行方式。

下面是一个使用concurrent.futures库的示例代码，同样以计算两个数的平方和为例：

import concurrent.futures

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(list(results))

在上面的代码中，我们首先定义了一个square函数，该函数用于计算一个数的平方。然后使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor创建一个线程池，max_workers=2指定了线程池中的线程数为2。接下来，使用executor.map方法并行地对给定的列表中的每个元素应用square函数，并返回结果。

运行以上代码，输出结果与之前的示例相同，也为[1, 4, 9, 16, 25]。