python concurrent.futures模块并发，实现进程池、线程池

使用concurrent.futures模块并发，实现进程池、线程池

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• 一、关于concurrent.futures模块
• 二、submit()方法实现进程池/线程池
  • 进程池
  • 线程池
• 三、回调函数
• 四、map方法

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一、关于concurrent.futures模块

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码。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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 
concurrent.futures基础模块是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。

Executor中定义了submit()方法，这个方法的作用是提交一个可执行的回调task，并返回一个future实例。future对象代表的就是给定的调用。 

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二、submit()方法实现进程池/线程池

进程池

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()  #不填则默认为cpu的个数
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)   #submit()方法返回的是一个future实例，要得到结果需要用obj.result()
        l.append(obj)

    p.shutdown()  #类似用from multiprocessing import Pool实现进程池中的close及join一起的作用
    print('='*30)
    # print([obj for obj in l])
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

    #上面方法也可写成下面的方法
    # start = time.time()
    # with ProcessPoolExecutor() as p:   #类似打开文件,可省去.shutdown()
    #     future_tasks = [p.submit(task, i) for i in range(10)]
    # print('=' * 30)
    # print([obj.result() for obj in future_tasks])
    # print(time.time() - start)

 

线程池

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import threading
import os,time,random
def task(n):
    print('%s:%s is running' %(threading.currentThread().getName(),os.getpid()))
    time.sleep(2)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=ThreadPoolExecutor()   #不填则默认为cpu的个数*5
    l=[]
    start=time.time()
    for i in range(10):
        obj=p.submit(task,i)
        l.append(obj)
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print([obj.result() for obj in l])
    print(time.time()-start)

#上面方法也可写成下面的方法
    # start = time.time()
    # with ThreadPoolExecutor() as p:   #类似打开文件,可省去.shutdown()
    #     future_tasks = [p.submit(task, i) for i in range(10)]
    # print('=' * 30)
    # print([obj.result() for obj in future_tasks])
    # print(time.time() - start)

 

默认为异步执行

#p.submit(task,i).result()即同步执行
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    p=ProcessPoolExecutor()
    start=time.time()
    for i in range(10):
        res=p.submit(task,i).result()
        print(res)
    print('='*30)
    print(time.time()-start)

 

 

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三、回调函数

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import requests
import os
import time
from threading import currentThread
def get_page(url):
    print('%s:<%s> is getting [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),url))
    response=requests.get(url)
    time.sleep(2)
    return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):  #此处的res是一个p.submit获得的一个future对象，不是结果
    res=res.result()  #res.result()拿到的才是对应的结果
    print('%s:<%s> parse [%s]' %(currentThread().getName(),os.getpid(),res['url']))
    with open('db.txt','a') as f:
        parse_res='url:%s size:%s\n' %(res['url'],len(res['text']))
        f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
    # p=ProcessPoolExecutor()
    p=ThreadPoolExecutor()
    urls = [
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.baidu.com',
    ]

    for url in urls:
        # multiprocessing.pool_obj.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page)
        p.submit(get_page, url).add_done_callback(parse_page) #与之前的回调函数拿到的结果不同，这里拿到的是前面submit方法执行完后返回的对象，要.result才能拿到对应的结果
    p.shutdown()
    print('主',os.getpid())

 

 

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四、map方法

和内置函数map差不多的用法，这个方法返回一个map(func, *iterables)迭代器，迭代器中的回调执行返回的结果有序的。

以下是通过concurrent.futures模块下类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor实例化的对象的map方法实现进程池、线程池

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time
def task(n):
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2


if __name__ == '__main__':
    # p=ProcessPoolExecutor()
    p=ThreadPoolExecutor()
    start = time.time()
    obj=p.map(task,range(10))
    p.shutdown()
    print('='*30)
    print(list(obj))
    print(time.time() - start)