你知道Tomcat的生命周期是什么样子的么？

发布时间：2021-01-30 10:02:27 所属栏目：评论来源：互联网

导读：该公司使用Kinaxis公司提供的供应链规划平台RapidResponse，可以在几分钟内深入了解需求变化带来的影响，并充分利用内存引擎来处理数百GB的庞大数据集。 Patel说：对于我们的管理层和员工来说，能够提高供应、需求和制造活动等方面决策的速度和质量是最显著

该公司使用Kinaxis公司提供的供应链规划平台RapidResponse，可以在几分钟内深入了解需求变化带来的影响，并充分利用内存引擎来处理数百GB的庞大数据集。

Patel说：“对于我们的管理层和员工来说，能够提高供应、需求和制造活动等方面决策的速度和质量是最显著的好处。过去要花费大量的时间和精力来获取和处理信息，以便提供分析。”

代码讲解(只讲和concurrent.futures有关的知识点)：

除了通过list comprehension来指定N次并发运行do_something(seconds)外，我们还可以通过concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()下面的map()函数来达到目的，map()函数和submit()函数的用法类似，都可以用来创建线程，然后并发执行任务并返回future对象，但是它比submit()函数更灵活。它们的区别是：map()函数传入的第二个参数为一个可遍历的对象，这个可遍历的对象里的元素可以用来作为函数的参数。比如说这里我们定义了sec = [5,4,3,2,1]这个列表，该列表作为map()函数的第二个参数被传入(executor.map(do_something, sec))，因为该列表总共有5个元素，因此我们这里创建并且并发了5个线程来分5次执行do_something(seconds)，第一次列表中的元素5作为参数被传入do_something(seconds), 也就是第一个线程执行后将休眠5秒，第二次列表中的元素4作为参数被传入do_something(seconds), 也就是第二个线程执行后将休眠4秒，以此类推。

在concurrent.futures中，as_completed(fs)函数的作用是针对给定的 future 迭代器 fs，在其完成后，返回完成后的迭代器(类型仍然为future)。这里的fs即为我们创建的列表results。因为concurrent.futures.as_completed(results)返回的值是迭代器，因此我们可以使用for循环来遍历它，然后对其中的元素(均为future类型)调用前面讲到的result()函数并打印

可以看到同步需要2秒+完成的两次任务通过concurrent.futures缩短为1.02秒完成(这个时间不定，如果你多跑脚本几次，你会看到1.01秒，1.02秒，1.03秒，1.04秒等几种，这个和当前电脑的性能有关系)。注意这里的两个“休眠完毕”是print (f1.result()) 和print (f2.result())打印出来的， “task1是否完成: True”和“task2是否完成: True”是 print (f'task1是否完成: {f1.done()}')和print (f'task2是否完成: {f1.done()}')打印出来的。

接下来我们再看concurrent.futures的第二段实验代码：

在future中，result()的作用是告知你任务走到了哪一步，是否有异常，如果任务没有异常正常完成的话，那么result()会返回自定义函数下面return的内容(也就是我们do_someting()最下面的return'休眠完毕')，如果任务执行过程中遇到异常，那么result()则会返回异常的具体内容。 done()则返回一个布尔值，来告诉你任务是否完成，如果完成，则返回True，反之则返回False。

接下来看脚本运行效果：

什么是Concurrent.futures

Concurrent.futures是Python中的一个标准库，顾名思义它是并发编程的一种，根据Python官方的定义，concurrent.futures是一种高级接口，它同时融合了多线程和多进程的特点，并将两者简化。Concurrent.futures从Python3.2中被引入，它的诞生时间晚于threading和multiprocessing两个标准库，但是早于诞生于Python3.4的asyncio标准库。

Future对象

在concurrent.futures中引入了future这个对象，关于future的中文翻译目前为止我听说过未来、期程等，但还没有一个统一的说法(Python中文官方文档上也没有说明)，所以这里我们还是用future来讲。

主线程(或进程)可以通过future对象获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值。

执行器对象

Concurrent.futures中还有一个重要的对象叫做执行器(Executor)，分为ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种，你基本可以把它俩看成是multiprocessing库中的线程池和进程池(支持多进程的multiprocessing标准库以前没讲过，我准备下篇文章中再讲)，前面提到了，concurrent.futures相较于multiprocessing以及threading两个库来说它的优势在于其语法更简单，学习成本更低。

理论的东西先讲到这里，接下来直接做实验说明concurrent.futures怎么用，为了做对比，我会用单线程同步、threading、concurrent.futures分别举三个例子。首先来看最原始的单线程同步：

1. 单线程同步实验：

（编辑：济宁站长网）

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