python线程池内存耗尽 python进程池内存一直上涨( 二 )

执行效果
我想，可能通常用在一些善后工作叭。
多进程方式其实通过上述几个例子，我们基本是知道怎么使用上面这个线程池了。
但是都知道Python的线程，因为GIL(全局解释器锁)的原因，是不能并发到多个物理核心上的。
所以是IO密集型的，像爬虫，读写文件，使用线程池是ok的。
但是如果说我就是野，就是头铁，非要用Python做计算型应用，像图片压缩、视频流推送，那没办法，需要使用多进程池方式。
其实通过concurrent这个接口，可以很方便的创建进程池，只需要修改两个地方。
...# 改成导入进程池方式from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor...if __name__ == '__main__':...# 进程池方式pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=10)...只需要修改这俩地方即可，其他和上述用法一摸一样。
总结本篇主要讲的是Python自带的线程池和进程池。
比较有特色的是，ThreadPoolExecutor，ProcessPoolExecutor的接口是一样的。
只需要修改导入的包就行。
concurrent的接口主要有pool.submit(),pool.shutdown(),futrue.add_done_callback() 。
基本这几个都够自己用了。
如果在操作过程中有任何问题，记得下面留言，我们看到会第一时间解决问题。

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