进程池、线程池

　　开进程开线程都需要消耗资源，线程消耗比进程消耗低，能在计算机承受范围之内最大的利用计算机。

线程池与进程池

　　池是在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机，其实就是为了保护计算机硬件的安全，降低了程序的运行效率。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time
import os

# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
# # 也可以不传  不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5
pool = ProcessPoolExecutor()  # 默认是当前计算机cpu的个数
"""
池子中创建的进程/线程创建一次就不会再创建了
至始至终用的都是最初的那几个
这样的话节省了反复开辟进程/线程的资源
"""

def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)
    return n**2


def call_back(n):
    print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result())
"""
提交任务的方式
    同步：提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
    异步：提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？？？) 直接执行下一行代码
"""

# pool.submit(task,1)  # 朝线程池中提交任务   异步提交
# print('主')
"""
异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行

"""
if __name__ == '__main__':

    t_list = []
    for i in range(20):
        res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)  # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数
        # print(res.result())  # 原地等待任务的返回结果
        t_list.append(res)

    # pool.shutdown()  # 关闭池子 等待池子中所有的任务执行完毕之后 才会往下运行代码
    # for p in t_list:
    #     print('>>>:',p.result())