我正在尝试使用多线程执行 do_stuff_parallel
函数。
def do_stuff_parallel(par1, par2, par3, par4, par5):
print("test1")
print(str(par1))
print("test2")
if(.. == ".."):
...
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = set()
for LinkedConnector in FuncGroupTask.Connectors:
f = executor.submit(do_stuff_parallel, par1, par2, par3, par4, par5)
futures.add(f)
每次都需要执行do_stuff_parallel
函数,一次有5个参数。
现在进入了 do_stuff_parallel
方法,但它只打印“test1”,而从不打印 par1 或“test2”。
最佳答案
你这样做有点不对。 Executor.map()
将列表中的每一项映射到工作线程,并且您会遇到异常。您的函数需要五个参数,但您只发送一个。对于并发。futures,异常存储在未来,并且仅在您尝试检索结果时引发。这将向您显示异常:
def do_stuff_parallel(par1, par2, par3, par4, par5):
print("function entered")
par1=par2=par3=par4=par5 = 42
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
for _ in range(1,10):
f = executor.map(do_stuff_parallel, [par1, par2, par3, par4, par5])
for q in f:
print(q)
结果:
TypeError: do_stuff_parallel() missing 4 required positional arguments: 'par2', 'par3', 'par4', and 'par5'
您需要传递一个元组,然后将其解压到您的函数中:
def do_stuff_parallel(args):
print(args)
return(42)
par1=par2=par3=par4=par5 = 43
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
for _ in range(1,10):
f = executor.map(do_stuff_parallel, [(5,6,7,8,9),(3,4,5,6,7)])
for q in f:
print(q)
现在您可以通过 args[0]、args[1] 等方式访问参数。如果您无法更改工作程序函数接口(interface),您可以创建一个包装器,您的代理工作程序将在其中调用真正的工作程序:
def proxy_worker(args):
return real_worker(args[0], args[1] ....)
当然,如果您不打算映射任何内容,请使用 executor.submit()
而不是 map()
。如果您的目的只是多次启动工作程序,这将允许您发送多个参数。 Map 用作将迭代器映射到工作线程的帮助器,您可能根本不需要它。
使用executor.submit()
,您可以保持界面不变:
def do_stuff_parallel(a,b,c,d,e):
print(a)
return(42)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = set()
for _ in range(1,10):
f = executor.submit(do_stuff_parallel, par1, par2, par3, par4, par5)
futures.add(f)
关于python - 我不明白Python并发.futures,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49273773/