线程的其他方法:  from threading import Thread,current_thread: currrent_thread().getName()  获取线程的名称 current_thread().ident   获取到线程的id current_thread()  当前线程的信息 import threading  #导入threading模块才能使用下面的功能: threading.enumerate()  当前正在运行线程对象的列表 threading.active_count()   活动的线程   import time import threading from threading import  Thread,current_thread   def f1(n):     time.sleep(1)     print('子线程名称',current_thread().getName())     print('%s号线程任务' %n)     if __name__ == '__main__':     t1 =Thread(target=f1,args=(1,))     t1.start()     print('主线程名称',current_thread().getName())  ###MainThread     print('主线程ID',current_thread().ident)     ##2260     print(current_thread())   #当前线程<_MainThread(MainThread, started 2260)>     print(threading.enumerate())   #[<_MainThread(MainThread, started 2260)>, <Thread(Thread-1, started 2520)>]  当前正在运行线程对象的列表     print(threading.active_count())  # 活动的线程  #2 线程池(重点)  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor p =ThreadPoolExecutor()  默认的线程个数是cpu个数 *5 p = ProcessPoolExecutor()  默认的进程个数是cup个数(核数) p.map(f1, 可迭代的对象)  异步执行 def f1(n1,n2):       print(n1,n2)  p.submit(f1,11,12)  res=p.submit(f1,11,12) 异步提交任务,里面无敌传参,但是形参位置必须对应实参接收 res.result()  和get 方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序   shutdown() close+join锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕 import time from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor     def f1(n,s):     time.sleep(1)     # print('%s号子线程' %current_thread().ident)     # print(n,s)     return (n,s)     if __name__ == '__main__':     tp =ThreadPoolExecutor(4)     # tp = ProcessPoolExecutor(4)     # tp.map(f1,range(10))  #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象       res_list = []     for i in range(10):         res = tp.submit(f1,i,'藤椒')  #submit是给线程池异步提交任务         print(res)         #res.result()         res_list.append(res)       # for r in res_list:     #     print(r.result())       tp.shutdown()  #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close+join     for r in res_list:         print(r.result())     print('主线程结束')       队列(重点) 先进先出 queue.Queue()  先进先出队列 q.qsize()  当前内容的长度 q.full() 查看队列是否满了 q.empty()  查看队列是否空了 q.put_nowait()   放入不等待,程序往下执行 q.get_nowait()  获取不等待,程序往下执行 import queue     #先进先出队列 q =queue.Queue(3) q.put(1) q.put(2) print('当前队列内容长度',q.qsize()) q.put(3) print('查看队列是否满了',q.full())   try:     q.put_nowait(4)  #报错queue.Full except Exception:     print('队列满了')   print(q.get()) print(q.get()) print('查看队列是否为空',q.empty()) print(q.get()) print('查看队列是否为空',q.empty())   try:     q.get_nowait()   #queue.Empty except Exception:     print('队列空了') 先进后出,或者后进先出,类似于栈fifo: first in first out queue.LifoQueue()  先进后出\后进先出队列 import queue   q = queue.LifoQueue(3)   q.put(1) q.put(2) q.put(3)   print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) 优先队列: queue.PriorityQueue() put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越下,优先级越高,越先被get到被去出来,第二个参数是put进去的值,吐过说优先级相同,那么直别忘了应该是相同的数据类型, 字典不行     如果优先级数字相同,会比较第二个参数的元素的ascii表中的位置,如果数据类型不同会报错.     如果说值里面的元素是数字类型,那么两个值的优先级相同时,比较的是两个值得大小,小的优先被去出来. import queue   q = queue.PriorityQueue(5) # q.put((5,'alex')) # q.put((2,'宝宝')) # q.put((7,'大力'))   # q.put((5,(2,3))) q.put((5,(2,3)))  #如果说值里面的元素是数字类型,那么当两个值的优先级相同时,比较的是两个值的大小,小的优先被取出来 #如果元素是字符串,那么依次比较每个字母的ascii表中的位置,小的优先被取出来 # q.put((2,{'x':3})) # q.put((5,(1,2))) q.put((5,(2,2,3))) # q.put((2,'zalex')) # q.put((-1,'yubing')) # q.put((2,{'k':666})) #如果优先级数字相同,如果数据类型不同会报错 # q.put((2,('a','b'))) # q.put((1,(1,2))) # q.put((3,(1,2))) # q.put((-10,(1,2))) print(q.get()) 协程:轻量型线程.  生成器,Greenlet模块,Gevent模块(重点) 协程:一个线程里面实现任务的并发:变成生成器(记录状态),实现两个程序的来回切换,实现并发 生成器版协程: import time   def f1():     for i in range(10):         time.sleep(0.5)         print('f1>>',i)         yield   def f2():     g = f1()     for i in range(10):         time.sleep(0.5)         print('f2>>', i)         next(g)   f1() f2() Greenlet模块 如果导入模块报错,是没有加载第三方的模块,首先:在py解释器上找到Terminal输入:pip install greenlet,如果提示不是内部命令,找到python安装的位置的路径,Scripts文件里面的pip,选择路径,添加到环境变量里面(我的电脑--属性--高级系统设置--环境变量--Path新建添加),在使用管理员命令输入pip install greenlet,最后重启解释器就完成啦,可以开心的使用. import time import greenlet from greenlet import greenlet   def f1(s):     print('第一次f1'+s)     g2.switch('taibai')     time.sleep(1)     print('第二次f1' + s)     g2.switch() def f2(s):     print('第一次f2' + s)     g1.switch()     time.sleep(1)     print('第二次f2' + s)   g1 = greenlet(f1) g2 = greenlet(f2) g1.switch('alex') Gevent模块(重点) import gevent from gevent import monkey;monkey.patch_all() import time import threading   def f1():     print('第一次f1')     # print(threading.current_thread().getName())     # gevent.sleep(1)     time.sleep(2)     print('第二次f1')   def f2():     # print(threading.current_thread().getName())     print('第一次f2')     # gevent.sleep(2)     time.sleep(2)     print('第二次f2')   s = time.time() g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务 g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务 # g1.join() # g2.join() gevent.joinall([g1,g2]) e = time.time() print('执行时间:',e-s) print('主程序任务') 线程池的回调函数 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor   def f1(n,s):     return n+s   def f2(n):       print('回调函数>>>',n.result()) if __name__ == '__main__':       tp = ThreadPoolExecutor(4)       res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2)       # print(res.result())  

 

  线程的其他方法:  from threading import Thread,current_thread: currrent_thread().getName()  获取线程的名称 current_thread().ident   获取到线程的id current_thread()  当前线程的信息 import threading  #导入threading模块才能使用下面的功能: threading.enumerate()  当前正在运行线程对象的列表 threading.active_count()   活动的线程   import time import threading from threading import  Thread,current_thread   def f1(n):     time.sleep(1)     print('子线程名称',current_thread().getName())     print('%s号线程任务' %n)     if __name__ == '__main__':     t1 =Thread(target=f1,args=(1,))     t1.start()     print('主线程名称',current_thread().getName())  ###MainThread     print('主线程ID',current_thread().ident)     ##2260     print(current_thread())   #当前线程<_MainThread(MainThread, started 2260)>     print(threading.enumerate())   #[<_MainThread(MainThread, started 2260)>, <Thread(Thread-1, started 2520)>]  当前正在运行线程对象的列表     print(threading.active_count())  # 活动的线程  #2 线程池(重点)  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor p =ThreadPoolExecutor()  默认的线程个数是cpu个数 *5 p = ProcessPoolExecutor()  默认的进程个数是cup个数(核数) p.map(f1, 可迭代的对象)  异步执行 def f1(n1,n2):       print(n1,n2)  p.submit(f1,11,12)  res=p.submit(f1,11,12) 异步提交任务,里面无敌传参,但是形参位置必须对应实参接收 res.result()  和get 方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序   shutdown() close+join锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕 import time from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor     def f1(n,s):     time.sleep(1)     # print('%s号子线程' %current_thread().ident)     # print(n,s)     return (n,s)     if __name__ == '__main__':     tp =ThreadPoolExecutor(4)     # tp = ProcessPoolExecutor(4)     # tp.map(f1,range(10))  #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象       res_list = []     for i in range(10):         res = tp.submit(f1,i,'藤椒')  #submit是给线程池异步提交任务         print(res)         #res.result()         res_list.append(res)       # for r in res_list:     #     print(r.result())       tp.shutdown()  #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close+join     for r in res_list:         print(r.result())     print('主线程结束')       队列(重点) 先进先出 queue.Queue()  先进先出队列 q.qsize()  当前内容的长度 q.full() 查看队列是否满了 q.empty()  查看队列是否空了 q.put_nowait()   放入不等待,程序往下执行 q.get_nowait()  获取不等待,程序往下执行 import queue     #先进先出队列 q =queue.Queue(3) q.put(1) q.put(2) print('当前队列内容长度',q.qsize()) q.put(3) print('查看队列是否满了',q.full())   try:     q.put_nowait(4)  #报错queue.Full except Exception:     print('队列满了')   print(q.get()) print(q.get()) print('查看队列是否为空',q.empty()) print(q.get()) print('查看队列是否为空',q.empty())   try:     q.get_nowait()   #queue.Empty except Exception:     print('队列空了') 先进后出,或者后进先出,类似于栈fifo: first in first out queue.LifoQueue()  先进后出\后进先出队列 import queue   q = queue.LifoQueue(3)   q.put(1) q.put(2) q.put(3)   print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) 优先队列: queue.PriorityQueue() put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越下,优先级越高,越先被get到被去出来,第二个参数是put进去的值,吐过说优先级相同,那么直别忘了应该是相同的数据类型, 字典不行     如果优先级数字相同,会比较第二个参数的元素的ascii表中的位置,如果数据类型不同会报错.     如果说值里面的元素是数字类型,那么两个值的优先级相同时,比较的是两个值得大小,小的优先被去出来. import queue   q = queue.PriorityQueue(5) # q.put((5,'alex')) # q.put((2,'宝宝')) # q.put((7,'大力'))   # q.put((5,(2,3))) q.put((5,(2,3)))  #如果说值里面的元素是数字类型,那么当两个值的优先级相同时,比较的是两个值的大小,小的优先被取出来 #如果元素是字符串,那么依次比较每个字母的ascii表中的位置,小的优先被取出来 # q.put((2,{'x':3})) # q.put((5,(1,2))) q.put((5,(2,2,3))) # q.put((2,'zalex')) # q.put((-1,'yubing')) # q.put((2,{'k':666})) #如果优先级数字相同,如果数据类型不同会报错 # q.put((2,('a','b'))) # q.put((1,(1,2))) # q.put((3,(1,2))) # q.put((-10,(1,2))) print(q.get()) 协程:轻量型线程.  生成器,Greenlet模块,Gevent模块(重点) 协程:一个线程里面实现任务的并发:变成生成器(记录状态),实现两个程序的来回切换,实现并发 生成器版协程: import time   def f1():     for i in range(10):         time.sleep(0.5)         print('f1>>',i)         yield   def f2():     g = f1()     for i in range(10):         time.sleep(0.5)         print('f2>>', i)         next(g)   f1() f2() Greenlet模块 如果导入模块报错,是没有加载第三方的模块,首先:在py解释器上找到Terminal输入:pip install greenlet,如果提示不是内部命令,找到python安装的位置的路径,Scripts文件里面的pip,选择路径,添加到环境变量里面(我的电脑--属性--高级系统设置--环境变量--Path新建添加),在使用管理员命令输入pip install greenlet,最后重启解释器就完成啦,可以开心的使用. import time import greenlet from greenlet import greenlet   def f1(s):     print('第一次f1'+s)     g2.switch('taibai')     time.sleep(1)     print('第二次f1' + s)     g2.switch() def f2(s):     print('第一次f2' + s)     g1.switch()     time.sleep(1)     print('第二次f2' + s)   g1 = greenlet(f1) g2 = greenlet(f2) g1.switch('alex') Gevent模块(重点) import gevent from gevent import monkey;monkey.patch_all() import time import threading   def f1():     print('第一次f1')     # print(threading.current_thread().getName())     # gevent.sleep(1)     time.sleep(2)     print('第二次f1')   def f2():     # print(threading.current_thread().getName())     print('第一次f2')     # gevent.sleep(2)     time.sleep(2)     print('第二次f2')   s = time.time() g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务 g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务 # g1.join() # g2.join() gevent.joinall([g1,g2]) e = time.time() print('执行时间:',e-s) print('主程序任务') 线程池的回调函数 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor   def f1(n,s):     return n+s   def f2(n):       print('回调函数>>>',n.result()) if __name__ == '__main__':       tp = ThreadPoolExecutor(4)       res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2)       # print(res.result())    
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