首发于
Python 标准库为我们提供了 threading 和 multiprocessing 模块编写相应的多线程 / 多线程代码,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。
concurrent.futures 模块的基础是 Exectuor ,Executor 是一个抽象类,它不能被直接使用。但是它提供的两个子类 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 却是非常有用,顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的 tasks 直接放入线程池 / 进程池,不需要维护 Queue 来操心死锁的问题,线程池 / 进程池会自动帮我们调度。
Future 这个概念相信有 java 和 nodejs 下编程经验的朋友肯定不陌生了, 你可以把它理解为一个在未来完成的操作 ,这是异步编程的基础,传统编程模式下比如我们操作 queue.get 的时候,在等待返回结果之前会产生阻塞,cpu 不能让出来做其他事情,而 Future 的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。关于在 Python 中进行异步 IO 可以阅读完本文之后参考我的 。
p.s: 如果你依然在坚守 Python2.x,请先安装 futures 模块。
- pip install futures
我们先通过下面这段代码来了解一下线程池的概念
- # example1.py
- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
- import time
- def return_future_result(message):
- time.sleep(2)
- return message
- pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 创建一个最大可容纳2个task的线程池
- future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello")) # 往线程池里面加入一个task
- future2 = pool.submit(return_future_result, ("world")) # 往线程池里面加入一个task
- print(future1.done()) # 判断task1是否结束
- time.sleep(3)
- print(future2.done()) # 判断task2是否结束
- print(future1.result()) # 查看task1返回的结果
- print(future2.result()) # 查看task2返回的结果
我们根据运行结果来分析一下。我们使用 方法来往线程池中加入一个 task,submit 返回一个 ,对于 Future 对象可以简单地理解为一个在未来完成的操作。在第一个 print 语句中很明显因为 time.sleep(2) 的原因我们的 future1 没有完成,因为我们使用 time.sleep(3) 暂停了主线程,所以到第二个 print 语句的时候我们线程池里的任务都已经全部结束。
- ziwenxie :: ~ » python example1.py
- False
- True
- hello
- world
- # 在上述程序执行的过程中,通过ps命令我们可以看到三个线程同时在后台运行
- ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python
- ziwenxie 8361 7557 8361 3 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py
- ziwenxie 8361 7557 8362 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py
- ziwenxie 8361 7557 8363 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py
上面的代码我们也可以改写为进程池形式,api 和线程池如出一辙,我就不罗嗦了。
- # example2.py
- from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
- import time
- def return_future_result(message):
- time.sleep(2)
- return message
- pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
- future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello"))
- future2 = pool.submit(return_future_result, ("world"))
- print(future1.done())
- time.sleep(3)
- print(future2.done())
- print(future1.result())
- print(future2.result())
下面是运行结果
- ziwenxie :: ~ » python example2.py
- False
- True
- hello
- world
- ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python
- ziwenxie 8560 7557 8560 3 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
- ziwenxie 8560 7557 8563 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
- ziwenxie 8560 7557 8564 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
- ziwenxie 8561 8560 8561 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
- ziwenxie 8562 8560 8562 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
除了 submit,Exectuor 还为我们提供了 map 方法,和内建的 map 用法类似,下面我们通过两个例子来比较一下两者的区别。
- # example3.py
- import concurrent.futures
- import urllib.request
- URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
- def load_url(url, timeout):
- with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
- return conn.read()
- # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
- with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
- # Start the load operations and mark each future with its URL
- future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
- for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
- url = future_to_url[future]
- try:
- data = future.result()
- except Exception as exc:
- print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
- else:
- print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))
从运行结果可以看出, as_completed 不是按照列表的顺序返回的 。
- ziwenxie :: ~ » python example3.py
- 'http://example.com/' page is 1270 byte
- 'https://api.github.com/' page is 2039 bytes
- 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes
- # example4.py
- import concurrent.futures
- import urllib.request
- URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
- def load_url(url):
- with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
- return conn.read()
- # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
- with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
- for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)):
- print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))
从运行结果可以看出, 结果是按照列表的顺序返回的 。
- ziwenxie :: ~ » python example4.py
- 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes
- 'http://example.com/' page is 1270 bytes
- 'https://api.github.com/' page is 2039 bytes
wait 方法接会返回一个 tuple(元组),tuple 中包含两个 set(集合),一个是 completed(已完成的) 另外一个是 uncompleted(未完成的)。使用 wait 方法的一个优势就是获得更大的自由度,它接收三个参数 FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和 ALL_COMPLETE,默认设置为 ALL_COMPLETED。
我们通过下面这个例子来看一下三个参数的区别
- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed
- from time import sleep
- from random import randint
- def return_after_random_secs(num):
- sleep(randint(1, 5))
- return "Return of {}".format(num)
- pool = ThreadPoolExecutor(5)
- futures = []
- for x in range(5):
- futures.append(pool.submit(return_after_random_secs, x))
- print(wait(futures))
- # print(wait(futures, timeout=None, return_when='FIRST_COMPLETED'))
如果采用默认的 ALL_COMPLETED,程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成。
- ziwenxie :: ~ » python example5.py
- DoneAndNotDoneFutures(done={
- <Future at 0x7f0b06c9bc88 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f0b06cbaa90 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f0b06373898 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f0b06352ba8 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f0b06373b00 state=finished returned str>}, not_done=set())
如果采用 FIRST_COMPLETED 参数,程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。
- ziwenxie :: ~ » python example5.py
- DoneAndNotDoneFutures(done={
- <Future at 0x7f84109edb00 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f840e2e9320 state=finished returned str>,
- <Future at 0x7f840f25ccc0 state=finished returned str>},
- not_done={<Future at 0x7f840e2e9ba8 state=running>,
- <Future at 0x7f840e2e9940 state=running>})
写一个小程序对比 multiprocessing.pool(ThreadPool) 和 ProcessPollExecutor(ThreadPoolExecutor) 在执行效率上的差距,结合上面提到的 Future 思考为什么会造成这样的结果。
欢迎大家拍砖、提意见。相互交流,共同进步!
来源: