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python线程池ThreadPoolExecutor,传单个参数和多个参数

这是线程池传单个参数的

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def test(a):
        print(a)

qq = {"a":"1","b":"2","c":"3"}
with ThreadPoolExecutor() as pool:
    for j ,k in qq.items():
        res = pool.submit(test,j)
        kk = res.result()

下面是传多个参数的

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def test(a,b):
        print(a,b)

qq = {"a":"1","b":"2","c":"3"}
with ThreadPoolExecutor() as pool:
    for j ,k in qq.items():
        res = pool.submit(lambda cxp:test(*cxp),(j ,k))
        last= res.result())

主要就是 pool.submit(lambda cxp:test(*cxp),(j ,k))

这行代码要拆开来看

首先就是匿名函数 ：lambda cxp:test(*cxp) 这是第一步

这个的意思是：传cxp参数，传到test里

第二步就是 submit(lambda cxp:test(cxp),(j ,k))

sumbit的方法是要传两个参数的，第一个是一个函数，第二个是这个函数的参数

刚刚匿名函数就是第一个参数，然后（j,k）是第二参数，这个参数是要传给函数的，于是 （j，k）就给了cxp

python线程池传入多个参数 ThreadPoolExecutor.submit 多参数支持

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
  
def doFileParse(filepath,segment,wordslist):
      print(filepath)
      print(segment)
  
#调用方法
#实质就是通过lambda表达式过渡。传入的参数是一个，但是通过lambda表达多后拆散为多个传入。这是很巧妙的方法，实际 就是 *p 这个表达式。
args =[filepath,thu1,Words]
 
newTask=executor.submit(lambda p: doFileParse(*p),args)