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如何使用ThreadPoolExecutor跟踪输入参数和结果

ThreadPoolExecutor是Python中的一个线程池实现,它可以用于管理和调度多个线程执行任务。使用ThreadPoolExecutor可以方便地跟踪线程池中任务的输入参数和结果。

要跟踪输入参数和结果,可以通过自定义任务类来实现。首先,定义一个继承自concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的子类,重写submit方法,在该方法中创建一个自定义的任务类,并将任务类的实例作为参数传递给父类的submit方法。

自定义任务类需要实现init方法和call方法。在init方法中,将任务的输入参数保存到实例变量中。在call方法中,执行任务的逻辑,并将结果保存到实例变量中。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import concurrent.futures

class TrackedTask:
    def __init__(self, func, *args, **kwargs):
        self.func = func
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
        self.result = None

    def __call__(self):
        self.result = self.func(*self.args, **self.kwargs)

def track_input_result(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        task = TrackedTask(func, *args, **kwargs)
        return task
    return wrapper

# 创建线程池
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

# 使用装饰器跟踪输入参数和结果
@track_input_result
def my_task(param1, param2):
    # 执行任务逻辑
    result = param1 + param2
    return result

# 提交任务到线程池
task = executor.submit(my_task, 1, 2)

# 获取任务的结果
result = task.result()

# 输出结果
print(result)

在上述示例中,我们定义了一个装饰器track_input_result,它可以用于跟踪任务的输入参数和结果。我们将my_task函数使用该装饰器进行修饰,使其返回一个TrackedTask实例。然后,我们将该实例提交给线程池进行执行,并通过result方法获取任务的结果。

这样,我们就可以通过自定义任务类来跟踪输入参数和结果了。

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