Python 并发编程之线程池/进程池

引言

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。

Executor和Future

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Python并发编程之协程/异步IO。

p.s: 如果你依然在坚守Python2.x，请先安装futures模块。

pip install futures

使用submit来操作线程池/进程池

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来2源gaodaima#com搞(代@码&网)
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submit方法来往线程池中加入一个task，submit返回一个Future对象，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

使用map/wait来操作线程池/进程池

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[搞代码]

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