python ThreadPoolExecutor线程池和ProcessPoolExecutor进程池

前言

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值：

主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。

当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。

让多线程和多进程的编码接口一致。

线程池的使用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time


def task(i):
      time.sleep(i)
      print(f'task{i} completed')
      pass

thread_executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=7)  # 创建一个最大容纳数量为7的线程池
start = time.time()


task1 = thread_executor.submit(task, 0)
task1 = thread_executor.submit(task, 1)
task1 = thread_executor.submit(task, 2)
task1 = thread_executor.submit(task, 3)
task1 = thread_executor.submit(task, 4)
# 打印该任务是否执行完毕
print(task1.done())
# 只有未被提交的到线程池（在等待提交的队列中）的任务才能够取消
print(task3.cancel())
time.sleep(4)  # 休眠4秒钟之后，线程池中的任务全部执行完毕，可以打印状态
print(task1.done())

print(task1.result())  # 该任务的return 返回值  该方法是阻塞的。

thread_executor.shutdown(wait=True)
end = time.time()
print(f'Time consuming {end - start}')

• 执行结果

task0 completed
False
False
task1 completed
task2 completed
task3 completed
True
None
task4 completed
Time consuming 4.002375364303589

• ThreadPoolExecutor构造实例的时候，传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。
• 使用submit函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。
• 通过submit函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。
• 使用cancel()方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。
• 使用result()方法可以获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的。

as_completed

• 上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。
• as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。

map

• 除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time


def task(i):
      time.sleep(i)
      print(f'task{i} completed')
      pass


thread_executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=7)  # 创建一个最大容纳数量为7的线程池
start = time.time()

params = [i for i in range(5)]
thread_executor.map(task, params)

thread_executor.shutdown(wait=True)
end = time.time()
print(f'Time consuming {end - start}')

• 执行结果

task0 completed
task1 completed
task2 completed
task3 completed
task4 completed
Time consuming 4.002383232116699

ProcessPoolExecutor使用

ProcessPoolExecutor在使用上和ThreadPoolExecutor大致是一样的，它们在futures中的方法也是相同的，但是对于map()方法ProcessPoolExecutor会多一个参数chunksize(ThreadPoolExecutor中这个参数没有任何作用)，chunksize将迭代对象切成块，将其作为分开的任务提交给pool，对于很大的iterables，设置较大chunksize可以提高性能。