python concurrent.futures.Threadpoolexcutor的有界队列和无界队列
1、默认是无界队列,如果生产任务的速度大大超过消费的速度,则会把生产任务无限添加到无界队列中,这样一来控制不了生产速度,二来是会造成系统内存会被队列中的元素堆积增多而耗尽。
2、改写为有界队列
class BoundedThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor): def __init__(self, max_workers=None, thread_name_prefix=''): super().__init__(max_workers,thread_name_prefix) self._work_queue = queue.Queue(max_workers * 2)
这个很容易测试验证,消费函数里面来加个time.sleep,如果使用ThreadPoolExecutor会一股脑生成任务添加到任务队列中,由于线程池同时处理不了那么多的任务,任务队列内存增大。
如果使用BoundedThreadPoolExecutor,当任务队列中的任务是线程池最大线程数量的2倍后,则会被block住,不再继续生成任务,直到任务队列可以被put一个元素
具体的测试方法可以用下面来测试
def fun(i__): time.sleep(2) print(str(i__) + 'hi') # pool = BoundedThreadPoolExecutor(5) pool = ThreadPoolExecutor(5) for i in range(100): print(i) pool.submit(fun,i)
如果使用ThreadPoolExecutor,会迅速打印0到99.然后慢慢打印 0hi 1hi 2hi 。。。。。。。。
如果使用BoundedThreadPoolExecutor则会交替打印,不会一下子就迅速打印完0到99.
反对极端面向过程编程思维方式,喜欢面向对象和设计模式的解读,喜欢对比极端面向过程编程和oop编程消耗代码代码行数的区别和原因。致力于使用oop和36种设计模式写出最高可复用的框架级代码和使用最少的代码行数完成任务,致力于使用oop和设计模式来使部分代码减少90%行,使绝大部分py文件最低减少50%-80%行的写法。
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