futures

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Go 通道（channel）3

Futures 模式 Futures 模式是指，当需要用到某个值之前，需要先对该值进行计算，这时候可以将该值的计算放到另一个处理器计算该值，当使用该值时已经计算完毕了。例如，最终需要 part1 与 part2 的和，求和之前part1和part2都需要处理一些自己的事情，而part2为什么要等待part1做完再做呢？他

多线程代码

//多线程处理List<CompletableFuture> futures = new ArrayList<>();for (InventoryBalanceBatchDto dto: asynchronous) { CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> { try { TransferOutDataDto transferOu

python2.7环境下APScheduler定时任务案例

注意版本：依赖包下载地址： https://pypi.org/project/futures/#files

CFA - 投资学 - 13.金融衍生品：期货对冲 Hedging with Futures

一、多头对冲 Long Hedge VS 空头对冲 Short Hedge 总结：在现货市场害怕什么，就去期货市场做什么。多头对冲 Long Hedge 如果你打算未来购买资产，担心资产价格上升，那么现在就在期货上购买它（持多仓）。空头对冲 Short Hedge 如果你打算未来卖出资产，担心资产价格下跌，那么现在就在

PYTHON中的CONCURRENT.FUTURES模块

一 : 概述　　concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口　　ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用　　ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用　　Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. 二 : 基本方法　　sub

ZCE futures模拟-7

2021.10.20 当日盈亏：30720.5 交易明细：动煤201做空22手交易总结：动煤今天持续下跌了，并且“国家发展改革委在郑州商品交易所调研强调依法加强监管、严厉查处资本恶意炒作动力煤期货”动力煤期货的快速上涨引起国家注意，今日动力煤期货一字板跌停；于是动煤出现大幅下跌，其他工业品

读书笔记:《流畅的Python》第17章使用future处理并发

# 第17章使用future处理并发 """ 内容提要: concurrent.futures模块 future的概念:是一种对象,表示异步执行的操作是concurrent.futures和asynicio包的基础 """ # 17.1 网络下载的三种风格 # 17.1.1 依序下载的脚本 # 依序下载的脚本,另外两个版本会重用其

深入剖析concurrent.futures

文章目录 1 顺序同步下载2 concurrent.futures并发下载3 GIL、多核心CPU与进程池模拟一个故事，从百度图片上面随便找几张美女图片，下载下来，保存到本地，先按照顺序下载 1 顺序同步下载 import random import time import requests urls = [ "https://t7.baidu.com/it/

ActiveJ框架学习——Async I/O之promise

2021SC@SDUSC 概述我们先来看一下官网对promise的介绍： Promises are primary building blocks in the ActiveJ async programming model which can be compared to Java Futures. promise represents the result of an operation that hasn't been completed yet.

面试官问你线程池几个参数？怎么创建？拒绝策略？

一、入门肯定是要学线程的创建方式 1.1 继承Thread package use; /** * @author 发现更多精彩关注公众号：木子的昼夜编程 * 继承Thread类 */ public class Method01 extends Thread{ @Override public void run() { System.out.println("继承Thread...");

2021-08-08 Elasticsearch 1-3杂记

文章目录 CURD操作PUT index与Create不一样的地方是，如果文档不存在就索引新文档，否则现有文档会被删除，新的文档被索引。版本信息+1使用POST 来create一个文档，自动生成ID结果如下把文档拿出来看看 PUT一个文档指定文档的ID更新操作，对文档增加两个字段 BULK的APImget 批量读取

利用扩展trait方法实现探视Futures每次poll进度

看一篇英文文章介绍了一种利用扩展Trait技巧来debug Futrue每次poll时的情况。原文：Inspecting Futures(原文代码用的future库演示的，可能是当时异步没稳定时，下面换成了标准库) 你有没有想过你的futures在什么时候被poll，然后返回什么？这是一个future的包装类型在任何情况下都会

线程池提交任务方法

excute方法: 源码 submit方法通过提交参数构造FutrueTask,然后执行excute(FutrueTask)方法,返回一个future对象 public Future<?> submit(Runnable task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, nul

python并发编程之进程池和线程池

1、Python标准模块——concurrent.futures concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor：进程池，提供异步调用 2、基本方法 submit(fn, *args, **kwargs)：异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=Non

多线程爬取网页标题

多线程爬取网页标题 import requests from bs4 import BeautifulSoup import concurrent.futures import pandas as pd import time # 爬取网站 def craw(host): try: r = requests.get('http://' + host, timeout=10) # print('http://{}---state--

Python多线程并发时通过线程池限流

Python支持多线程，但是由于GIL的限制并不能无限制的开启子线程。通过semaphore我们可以控制子线程对于共享资源的访问，即可以阻塞一些子线程直到有空余的semaphore资源，但是并不能实际限制子线程数。当我们需要开启成千上万个子线程时，很多时候并不希望这些子线程同时执行(可能受限

按 CompletableFuture 完成顺序实现 Streaming Future

Java 8 给引入了 `CompletableFuture` 和 Stream API 这样的工具。让我们尝试把它们结合起来，创建一个 Stream 在 future 完成时返回一组 `CompletableFutures` 集合。在 [parallel-collectors][1] V1.0.0 开发中也使用了这种方法。[1]:https://github.com/pivovarit/parallel-colle

【Rust日报】 2019-04-24：Rust 2019 Roadmap

Rust核心团队发布Rust 2019 Roadmap#roadmapRust核心团队最近发布了Rust 2019 Roadmap RFC，主要的工作分为：治理。改进项目运作方式。包括整理RFC流程。完成已经开始但还未完成的工作。比如异步等。提高语言和工具的整体质量。包括改进编译时间和增强IDE支持等。Read MoreRust 2019 R

python ThreadPoolExecutor使用记录

ThreadPoolExecutor 是python的一个线程池模块官方文档：https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed 通过submit | map 均可将执行函数提交到线程池中，map返回的是有序的结果 max_workers 定义线

【翻译】200行代码讲透RUST FUTURES (7)

本期的每周一库带来的是Rust下的ftp client库：rust-ftp相关链接rust-ftp docs: https://docs.rs/ftp/3.0.1/ftp/rust-ftp github: https://github.com/mattnenterprise/rust-ftprust-ftp的文档页面给出了使用的用例，从代码来看非常简单，下面我们通过实际使用来体验rust-ftp库。开发环

175.concurrent.futures异步库使用

concurrent.futures异步库使用: 1.简单函数使用 import time from concurrent import futures from concurrent.futures._base import Future from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor def add(x, y): time.sleep(3) return x + y def done(self: F

并发编程之 multiprocessing 和 concurrent.futures（二）

1. multiprocessing Python 实现多进程的模块最常用的是multiprocessing，此外还有multiprocess、pathos、concurrent.futures、pp、parallel、pprocess等模块。 1.1 multiprocessing.Process multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *,

Python并发请求之requests_future模块使用

Python并发请求之requests_future模块使用 requests_future是requests模块和concurrent.futures模块的综合,使用这个模块可以轻松实现异步并发。目前在github已经有1.5K的star了。安装 pip3 install requests_future 使用例子 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020-12-09 10:

rust async

cargo check [root@bogon async]# cargo check Checking own v0.1.0 (/data2/rust/async) error[E0670]: `async fn` is not permitted in the 2015 edition --> src/main.rs:6:1 | 6 | async fn hello_world() { | ^^^^^ to use `async fn`, switch to Rust 2

【译】理解Rust中的Futures（二）

原文标题：Understanding Futures in Rust -- Part 2 原文链接：https://www.viget.com/articles/understanding-futures-is-rust-part-2/ 公众号： Rust 碎碎念翻译 by： Praying 背景如果你还没有看前面的内容，可以在这里[1]查看（译注：已有译文，可在公众号查看）。在第一部分，我们介绍了