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我有一些功能,希望它们位于不同的线程组中。就是说,我希望这些不同的线程组一个接一个地运行。我的示例代码如下:
import threading
from threading import Thread
def func_a():
# do something here
def func_b():
# do something here
def func_c():
# do something here
def func_d():
# do something here
thread_a = threading.Thread(target = func_a)
thread_b = threading.Thread(target = func_b)
thread_c = threading.Thread(target = func_c)
thread_d = threading.Thread(target = func_d)
thread_a.start()
thread_b.start()
thread_c.start()
thread_d.start()
thread_a.join()
thread_b.join()
thread_c.join()
thread_d.join()
func_a
和
func_b
放入
threading_group_a
,还将
func_c
和
func_d
放入
threading_group_b
。然后先执行
threading_group_a
,然后执行
threading_group_b
。
最佳答案
有两个问题需要考虑:
list
或
tuple
来对参数和线程本身进行分组,并手动控制流程:
from threading import Thread
# Functions for group 1: with no arguments and different fucntions
def func_a():
print(1)
def func_b():
print(1)
# Functions for group 2: with a single function but different arguments
def func_c(i):
print(i)
# Functions for group 3: with different functions and arguments
def func_d(i):
print(i)
def func_e(i):
print(i)
funs_1 = (func_a, func_b)
args_2 = ((2,), (2,))
funs_3 = (func_d, func_e)
args_3 = ((3,), (3,))
threads_1 = tuple(Thread(target=func ) for func in funs_1)
threads_2 = tuple(Thread(target=func_c, args=args) for args in args_2)
threads_3 = tuple(Thread(target=func, args=args) for func, args in zip(funs_3, args_3))
for thread in threads_1:
thread.start()
for thread in threads_1:
thread.join()
for thread in threads_2:
thread.start()
for thread in threads_2:
thread.join()
for thread in threads_3:
thread.start()
for thread in threads_3:
thread.join()
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# Functions for group 1: with no arguments and different fucntions
def func_a():
print(1)
def func_b():
print(1)
# Functions for group 2: with a single function but different arguments
def func_c(i):
print(i)
# Functions for group 3: with different functions and arguments
def func_d(i):
print(i)
def func_e(i):
print(i)
funs_1 = (func_a, func_b)
args_2 = ((2,), (2,))
funs_3 = (func_d, func_e)
args_3 = ((3,), (3,))
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
futures_1 = tuple(pool.submit(func) for func in funs_1)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
futures_2 = tuple(pool.submit(func_c, *args) for args in args_2)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
futures_3 = tuple(pool.submit(func, *args) for func, args in zip(funs_3, args_3))
with
语句可确保池在退出之前将完成所有任务。您只需要调用
ThreadPoolExecutor
实例方法
submit()
作为等效的
target
关键字参数的第一个参数,其余位置参数和关键字参数将传递给函数,例如
args
中的
kwargs
和
Thread
关键字参数。
concurrent.futures
在Python3的标准库中,并且已移植到Python 2.5+,您可能需要执行
sudo pip install futures
。
关于python - 分组一些线程函数Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47131980/
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