python线程池和进程池,python线程池异步处理

　　我们在使用代码的时候，并不认为写代码的基础成本不高。比如我们每用一根新的线，就要付出很高的人力成本。一根线本身就是无数个交叉点，它延伸的方向必然是各个方向。所以聪明人用线程池来降低成本。关于用法，请阅读以下内容。

　　首先是线程池的创建

　　#对象

　　池=池(数量)

　　pool.map(get_down，list)

　　#关闭

　　pool.close()

　　pool.join()

　　` `给大家演示单线程池执行效率

　　首先没有用到线程池的单线程

　　#单线程

　　s=time.time()

　　list=[1，2，3，4]

　　forlistinlist:

　　get_down(列表)

　　e=time.time()

　　打印(总时间：，秒)

　　* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *输出：总时间：8分钟。18860.888888888617

　　使用单线程池的效率

　　pool.map(get_down，list)

　　pool.close()

　　pool.join()

　　end=time.time()

　　打印(“总时间：”，结束-开始)

　　* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *输出：总时间：2秒。56660.88886888662

　　根据上面的结果，我们可以清楚的看到，使用线程池比使用线程池需要8秒，而且可以直接缩短到2秒。可见效果是翻倍数倍的。如果你选择增加工时效率，上面的演示会给你答案！

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