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Python 基础线程执行 IO 代码

2023-03-02 10:56:04 时间

原文：https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148

译文：https://segmentfault.com/a/1190000000414339

#from multiprocessing import Pool
    from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
    import requests
    
    urls = [
        'http://www.python.org', 
        'http://www.python.org/about/',
        'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
        'http://www.python.org/doc/',
        'http://www.python.org/download/',
        'http://www.python.org/getit/',
        'http://www.python.org/community/',
        'https://wiki.python.org/moin/',
        'http://planet.python.org/',
        'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
        'http://www.python.org/psf/',
        'http://docs.python.org/devguide/',
        'http://www.python.org/community/awards/',
        'http://www.python.org/community/fuck/'
        # etc.. 
        ]
    
    pool = ThreadPool(4)   # Sets the pool size to 4
    
    
    def code(x):
        r = requests.get(x)
        _code = r.status_code
        print(f"{x}     状态码是:{_code}")
    results = pool.map(code, urls)
    
    
    pool.close()
    pool.join()

在生产环境中，我们可以为 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务分别选择多进程和多线程库来进一步提高执行速度——这也是解决死锁问题的良方。此外，由于 map 函数并不支持手动线程管理，反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。

转载于:https://www.cnblogs.com/botoo/p/10399383.html

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