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python线程池ThreadPoolExecutor,传单个参数和多个参数
这是线程池传单个参数的
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def test(a):
print(a)
qq = {"a":"1","b":"2","c":"3"}
with ThreadPoolExecutor() as pool:
for j ,k in qq.items():
res = pool.submit(test,j)
kk = res.result()
下面是传多个参数的
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def test(a,b):
print(a,b)
qq = {"a":"1","b":"2","c":"3"}
with ThreadPoolExecutor() as pool:
for j ,k in qq.items():
res = pool.submit(lambda cxp:test(*cxp),(j ,k))
last= res.result())
主要就是 pool.submit(lambda cxp:test(*cxp),(j ,k))
这行代码要拆开来看
首先就是匿名函数 :lambda cxp:test(*cxp) 这是第一步
这个的意思是:传cxp参数,传到test里
第二步就是 submit(lambda cxp:test(cxp),(j ,k))
sumbit的方法是要传两个参数的,第一个是一个函数,第二个是这个函数的参数
刚刚匿名函数就是第一个参数,然后(j,k)是第二参数,这个参数是要传给函数的,于是 (j,k)就给了cxp
python线程池传入多个参数 ThreadPoolExecutor.submit 多参数支持
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def doFileParse(filepath,segment,wordslist):
print(filepath)
print(segment)
#调用方法
#实质就是通过lambda表达式过渡。传入的参数是一个,但是通过lambda表达多后拆散为多个传入。这是很巧妙的方法,实际 就是 *p 这个表达式。
args =[filepath,thu1,Words]
newTask=executor.submit(lambda p: doFileParse(*p),args)
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