重新使用ThreadPoolExecutor的后台任务的工作进程装饰器。
soon的Python项目详细描述
#很快
后台任务的worker decorator将重新使用[threadpoolexecutor]（https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html concurrent.futures.threadpoolexecutor）。
` setup.py`
```
git clone git@github.com:dotpot/soon.git
sudo python setup.py install
````
要确保很快正确安装，可以从项目根目录运行unittest套件：
``````
pipenv run pytest-v
````
用法
----
soon库使您能够利用多线程的好处最不关心实现细节。
website fetcher example
----
您已经收集了一个url列表，并希望下载该部分的html。以下是解决任务的第一步，这是非常合理的。
`` python
url=[
'https://cnn.com'，
'https://news.ycombinator.com/'，
'https://stackoverflow.com/'，
`````````````python
import time
import-requests
defetch（url）：
return requests.get（url）
start=time.time（）
respons=[fetch（url）fetch（url）fetch（url）fetch（url）url=
html=[respons.response.text响应]
end=time.time.time（）
br/>print（“时间：%秒”%（结束-开始））
```
--
>更有效的网站获取程序示例
----
>使用soon的decorator语法，我们可以定义在多线程中执行的函数。对“download”的单独调用是非阻塞的，但我们可以忽略这一事实，并按照同步范例中的方式编写代码。
``` python
导入时间
来自即将导入的工作线程的导入请求
@workers（5）
def fetch（url）：
返回请求。get（url）
如果u name_uuu==”uu main_u”：
开始=时间。time（）
响应=[url中url的获取（url）
html=[响应中的响应文本]
结束=time.time（）
print（“time:f seconds”%（end-start））
````
我们现在可以更有效地下载网站。
--
防止挂起无法保证返回的任务。
``python
import time
@soon import workers
@workers（1，timeout=0.1）
def timeout_error（）：
time.sleep（1）
后台任务的worker decorator将重新使用[threadpoolexecutor]（https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html concurrent.futures.threadpoolexecutor）。
` setup.py`
```
git clone git@github.com:dotpot/soon.git
sudo python setup.py install
````
要确保很快正确安装，可以从项目根目录运行unittest套件：
``````
pipenv run pytest-v
````
用法
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soon库使您能够利用多线程的好处最不关心实现细节。
website fetcher example
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您已经收集了一个url列表，并希望下载该部分的html。以下是解决任务的第一步，这是非常合理的。
`` python
url=[
'https://cnn.com'，
'https://news.ycombinator.com/'，
'https://stackoverflow.com/'，
`````````````python
import time
import-requests
defetch（url）：
return requests.get（url）
start=time.time（）
respons=[fetch（url）fetch（url）fetch（url）fetch（url）url=
html=[respons.response.text响应]
end=time.time.time（）
br/>print（“时间：%秒”%（结束-开始））
```
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>更有效的网站获取程序示例
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>使用soon的decorator语法，我们可以定义在多线程中执行的函数。对“download”的单独调用是非阻塞的，但我们可以忽略这一事实，并按照同步范例中的方式编写代码。
``` python
导入时间
来自即将导入的工作线程的导入请求
@workers（5）
def fetch（url）：
返回请求。get（url）
如果u name_uuu==”uu main_u”：
开始=时间。time（）
响应=[url中url的获取（url）
html=[响应中的响应文本]
结束=time.time（）
print（“time:f seconds”%（end-start））
````
我们现在可以更有效地下载网站。
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防止挂起无法保证返回的任务。
``python
import time
@soon import workers
@workers（1，timeout=0.1）
def timeout_error（）：
time.sleep（1）
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