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如何在python线程池执行中为每10个完成列表添加延时?

在Python中,可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来创建线程池,并通过自定义回调函数在每10个任务完成后添加延时。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def task(n):
    print(f"Task {n} started")
    time.sleep(1)  # 模拟任务执行时间
    print(f"Task {n} completed")
    return n

def callback(future):
    future.result()  # 确保任务完成
    nonlocal count
    count += 1
    if count % 10 == 0:
        print(f"Pausing for 5 seconds after completing {count} tasks")
        time.sleep(5)  # 延时5秒

count = 0
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(50)]
    for future in as_completed(futures):
        future.add_done_callback(callback)

基础概念

  • 线程池:线程池是一种管理线程的机制,可以减少线程创建和销毁的开销,提高系统性能。
  • 回调函数:回调函数是一种在某个事件发生后被调用的函数,常用于异步编程中。

优势

  • 提高性能:线程池可以减少线程创建和销毁的开销,提高系统性能。
  • 简化编程:通过回调函数,可以简化异步编程的复杂性。

类型

  • 固定大小线程池:线程池中的线程数量是固定的。
  • 可缓存线程池:线程池中的线程数量可以根据需要动态调整。
  • 单线程线程池:线程池中只有一个线程,适用于需要顺序执行的任务。

应用场景

  • 并发处理任务:当需要同时处理多个任务时,可以使用线程池来提高处理效率。
  • 异步编程:通过回调函数实现异步编程,提高程序的响应性。

遇到的问题及解决方法

  • 线程安全问题:在多线程环境中,需要注意共享资源的线程安全问题。可以使用锁(threading.Lock)等机制来解决。
  • 任务执行顺序问题:如果需要保证任务的执行顺序,可以使用单线程线程池或者通过其他方式来控制任务的执行顺序。

参考链接

通过上述代码和解释,您可以在Python线程池执行中为每10个完成的任务添加延时。

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