timmy / 使用 ThreadPoolExecutor 進行多執行緒任務管理
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Utoljára aktív 9 months ago
ThreadPoolExecutor 提供了一種簡單的方式來管理多執行緒，適用於 I/O 密集型任務（如網路請求、檔案處理、資料庫查詢），提高執行效率。
| 1 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed |
| 2 | import time |
| 3 | |
| 4 | def task(n): |
| 5 | """模擬一個耗時任務""" |
| 6 | time.sleep(n) |
| 7 | return f"Task {n} completed after {n} seconds" |
| 8 | |
| 9 | # 建立執行緒池 |
| 10 | with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: |
timmy / 使用 multiprocessing.Pipe 進行進程間通訊
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Utoljára aktív 9 months ago
multiprocessing.Pipe 允許 Python 進程之間傳遞資料，適用於需要高效能、雙向通訊的場景，如併發運算或分佈式處理。
| 1 | from multiprocessing import Process, Pipe |
| 2 | |
| 3 | def worker(conn): |
| 4 | conn.send("Hello from child process") # 傳送訊息 |
| 5 | msg = conn.recv() # 接收訊息 |
| 6 | print(f"Child received: {msg}") |
| 7 | conn.close() |
| 8 | |
| 9 | if __name__ == "__main__": |
| 10 | parent_conn, child_conn = Pipe() # 建立 Pipe 雙向通道 |
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