進程池與線程池

1. 什麼是池？

在保證計算機硬件安全的狀況下最大限度的利用計算機，池實際上是下降了程序的運行效率，可是保證了計算機的硬件安全，不會形成計算機崩掉，服務器掛掉，受限於硬件的發展纔有了池的概念，其實都是保證硬件的安全

2. 線程池與進程池

線程池也就意味着一個池子，裏面事先已經放好了線程，假如裏面有十我的，十我的就是十個線程，裏面有空的位置，就往裏面走，假如來了第十一我的，那就在外面等着，等着這個池子裏面的只要有一我的走了，就立馬把外面

等的那我的叫到池子裏面去。

 

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

# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 括號內能夠傳參數指定線程池內的線程個數
# # 也能夠不傳  不傳默認是當前所在計算機的cpu個數乘5
pool = ProcessPoolExecutor()  # 默認是當前計算機cpu的個數
"""
池子中建立的進程/線程建立一次就不會再建立了
至始至終用的都是最初的那幾個
這樣的話節省了反覆開闢進程/線程的資源
"""

def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看當前進程號
    time.sleep(2)
    return n**2


def call_back(n):
    print('拿到了異步提交任務的返回結果:',n.result())
"""
提交任務的方式
    同步：提交任務以後 原地等待任務的返回結果 期間不作任何事
    異步：提交任務以後 不等待任務的返回結果(異步的結果怎麼拿？？？) 直接執行下一行代碼
"""

# pool.submit(task,1)  # 朝線程池中提交任務   異步提交
# print('主')
"""
異步回調機制:當異步提交的任務有返回結果以後，會自動觸發回調函數的執行

"""
if __name__ == '__main__':

    t_list = []
    for i in range(20):
        res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)  # 提交任務的時候 綁定一個回調函數 一旦該任務有結果 馬上執行對於的回調函數
        # print(res.result())  # 原地等待任務的返回結果
        t_list.append(res)

    # pool.shutdown()  # 關閉池子 等待池子中全部的任務執行完畢以後 纔會往下運行代碼
    # for p in t_list:
    #     print('>>>:',p.result())