threadpool

每天八杯水D

gpt-apt接口调用并行处理：python 多线程处理ThreadPoolExecutor近日因使用open ai的api调用，因数据量大，故不能一一申请调用gpt api，现来学习一下pyhton并行处理的功能ThreadPoolExecutor。它可以开n个线程，给定任务量m，这n个线程会同时处理这m个任务，直至任务量处理完毕。

亿牛云爬虫专家

如何用Python同时抓取多个网页：深入ThreadPoolExecutor在信息化时代，数据的实时性和获取速度是其核心价值所在。对于体育赛事爱好者、数据分析师和投注行业而言，能否快速、稳定地抓取到实时比赛信息显得尤为重要。特别是在五大足球联赛中，能够在比赛进行时获得比分、控球率等实时数据，对分析和预测具有巨大的帮助。但由于数据分布在各个网站上，页面结构多样，抓取它们并不简单。

并发编程-线程池原理与实战Java线程的创建非常昂贵，需要JVM和OS（操作系统）配合完成大量的工作：Java高并发应用频繁创建和销毁线程的操作将是非常低效的，而且是不被编程规范所允许的。

编程深水区之并发⑥：C#的线程池绝大多数情况下，我们都应该使用CLR线程池，而不是直接操作Thread，本章节介绍直接操作线程池的ThreadPool，但实际开发中也很少直接使用它。

故事不长丨

C#线程的定义和使用方法在C#编程语言中，线程是一种并发执行的机制，允许程序同时执行多个任务。线程的使用使得我们能够利用计算机的多核处理器，实现程序的并行执行，提高系统的性能和响应能力。本文将详细介绍C#中线程的定义和使用方法，涵盖线程的创建、启动、同步和管理等方面。

Java线程池ThreadPoolExecutor应用(Spring Boot微服务)记录：475场景：在Spring Boot微服务中使用Java线程池ThreadPoolExecutor。实现Runnable接口提交线程任务到线程池。

Skywalking Kafka Tracing实现Skywalking默认场景下，Tracing对于消息队列的发送场景，无法将TraceId传递到下游消费者，但对于微服务场景下，是有大量消息队列的业务场景的，这显然无法满足业务预期。