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python线程池如何使用

python 搞代码 4年前 (2022-01-09) 18次浏览 已收录 0个评论

线程池的使用

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor,Executor 提供了两个子类,即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor,其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池,而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。

如果使用线程池/进程池来管理并发编程,那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池,剩下的事情就由线程池/进程池来搞定。

Exectuor 提供了如下常用方法:

  • submit(fn, *args, **kwargs):将 fn 函数提交给线程池。*args 代表传给 fn 函数的参数,*kwargs 代表以关键字参数的形式为 fn 函数传入参数。
  • map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1):该函数类似于全局函数 map(func, *iterables),只是该函数将会启动多个线程,以异步方式立即对 iterables 执行 map 处理。
  • shutdown(wait=True):关闭线程池。

程序将 task 函数提交(submit)给线程池后,submit 方法会返回一个 Future 对象,Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行,因此,线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务,所以 Python 使用 Future 来代表。

实际上,在 Java 的多线程编程中同样有 Future,此处的 Future 与 Java 的 Future 大同小异。

Future 提供了如下方法:

  • cancel():取消该 Future 代表的线程任务。如果该任务正在执行,不可取消,则该方法返回 False;否则,程序会取消该任务,并返回 True。
  • cancelled():返回 Future 代表的线程任务是否被成功取消。
  • running():如果该 Future 代表的线程任务正在执行、不可被取消,该方法返回 True。
  • done():如果该 Funture 代表的线程任务被成功取消或执行完成,则该方法返回 True。
  • result(timeout=None):获取该 Future 代表的线程任务最后返回的结果。如果 Future 代表的线程任务还未完成,该方法将会阻塞当前线程,其中 timeout 参数指定最多阻塞多少秒。
  • exception(timeout=None):获取该 Future 代表的线程任务所引发的异常。如果该任务成功完成,没有异常,则该方法返回 None。
  • add_done_callback(fn):为该 Future 代表的线程任务注册一个“回调函数”,当该任务成功完成时,程序会自动触发该 fn 函数。

在用完一个线程池后,应该调用该线程池的 shutdown() 方法,该方法将启动线程池的关闭序列。调用 shutdown() 方法后的线程池不再接收新任务,但会将以前所有的已提交任务执行完成。当线程池中的所有任务都执行完成后,该线程池中的所有线程都会死亡。

使用线程池来执行线程任务的步骤如下:

a、调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池。

b、定义一个普通函数作为线程任务。

c、调用 ThreadPoolExecutor 对象的 submit() 方法来提交线程任务。

d、当不想提交任何任务时,调用 ThreadPoolExecutor 对象的 shutdown() 方法来关闭线程池。

下面程序示范了如何使用线程池来执行线程任务:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time
# 定义一个准备作为线程任务的函数
def action(max):
  my_sum = 0
  for i in range(max):
    print(threading.current_thread().name + ' ' + str(i))
    my_sum += i
  return my_sum
# 创建一个包含2条线程的线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 向线程池提交一个task, 50会作为action()函数的参数
future1 = pool.submit(action, 50)
# 向线程池再提交一个task, 100会作为action()函数的参数
future2 = pool.submit(action, 100)
# 判断future1代表的任务是否结束
print(future1.done())
time.sleep(3)
# 判断future2代表的任务是否结束
print(future2.done())
# 查看future1代表的任务返回的<i>本文来源gaodai$ma#com搞$代*码网2</i>结果
print(future1.result())
# 查看future2代表的任务返回的结果
print(future2.result())
# 关闭线程池
pool.shutdown()

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