python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法及实战

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✨ 前言

从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。

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。

✨ 线程池的基本使用

# coding: utf-8
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time


def spider(page):
    time.sleep(page)
    print(f"crawl task{page} finished")
    return page

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:  # 创建一个最大容纳数量为5的线程池
    task1 = t.submit(spider, 1)
    task2 = t.submit(spider, 2)  # 通过submit提交执行的函数到线程池中
    task3 = t.submit(spider, 3)

    print(f"task1: {task1.done()}")  # 通过done来判断线程是否完成
    print(f"task2: {task2.done()}")
    print(f"task3: {task3.done()}")

    time.sleep(2.5)
    print(f"task1: {task1.done()}")
    print(f"task2: {task2.done()}")
    print(f"task3: {task3.done()}")
    print(task1.result())  # 通过result来获取返回值

执行结果如下:

task1: False
task2: False
task3: False
crawl task1 finished
crawl task2 finished
task1: True
task2: True
task3: False
1
crawl task3 finished

使用 with 语句，通过 ThreadPoolExecutor 构造实例，同时传入 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。
通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，提交任务后立即判断任务状态，显示四个任务都未完成。在延时2.5后，task1 和 task2 执行完毕，task3 仍在执行中。
使用 result() 方法可以获取任务的返回值。

✨ 主要方法：

wait

 wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

wait 接受三个参数：
fs: 表示需要执行的序列
timeout: 等待的最大时间，如果超过这个时间即使线程未执行完成也将返回
return_when：表示wait返回结果的条件，默认为 ALL_COMPLETED 全部执行完成再返回

还是用上面那个例子来熟悉用法
示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETED, ALL_COMPLETED
import time

def spider(page):
    time.sleep(page)
    print(f"crawl task{page} finished")
    return page

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t: 
    all_task = [t.submit(spider, page) for page in range(1, 5)]
    wait(all_task, return_when=FIRST_COMPLETED)
    print('finished')
    print(wait(all_task, timeout=2.5))

# 运行结果
crawl task1 finished
finished
crawl task2 finished
crawl task3 finished
DoneAndNotDoneFutures(done={, , }, not_done={})
crawl task4 finished

代码中返回的条件是：当完成第一个任务的时候，就停止等待，继续主线程任务
由于设置了延时，可以看到最后只有 task4 还在运行中

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。最好的方法是当某个任务结束了，就给主线程返回结果，而不是一直判断每个任务是否结束。

ThreadPoolExecutorThreadPoolExecutor 中的 as_completed() 就是这样一个方法，当子线程中的任务执行完后，直接用 result() 获取返回结果

用法如下：

# coding: utf-8
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time


def spider(page):
    time.sleep(page)
    print(f"crawl task{page} finished")
    return page

def main():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:
        obj_list = []
        for page in range(1, 5):
            obj = t.submit(spider, page)
            obj_list.append(obj)

        for future in as_completed(obj_list):
            data = future.result()
            print(f"main: {data}")

# 执行结果
crawl task1 finished
main: 1
crawl task2 finished
main: 2
crawl task3 finished
main: 3
crawl task4 finished
main: 4

as_completed() 方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会一直阻塞，除非设置了 timeout。

当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。同时，先完成的任务会先返回给主线程。

map

map(fn, *iterables, timeout=None)

fn：第一个参数 fn 是需要线程执行的函数；
iterables：第二个参数接受一个可迭代对象；
timeout：第三个参数 timeout 跟 wait() 的 timeout 一样，但由于 map 是返回线程执行的结果，如果 timeout小于线程执行时间会抛异常 TimeoutError。

用法如下:

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def spider(page):
    time.sleep(page)
    return page

start = time.time()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

i = 1
for result in executor.map(spider, [2, 3, 1, 4]):
    print("task{}:{}".format(i, result))
    i += 1

#  运行结果
task1:2
task2:3
task3:1
task4:4

使用 map 方法，无需提前使用 submit 方法，map 方法与 python 高阶函数 map 的含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。

上面的代码对列表中的每个元素都执行 spider() 函数，并分配各线程池。

可以看到执行结果与上面的 as_completed() 方法的结果不同，输出顺序和列表的顺序相同，就算 1s 的任务先执行完成，也会先打印前面提交的任务返回的结果。

✨ 实战

以某网站为例，演示线程池和单线程两种方式爬取的差异

# coding: utf-8
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time
import json
from requests import adapters

from proxy import get_proxies

headers = {
    "Host": "splcgk.court.gov.cn",
    "Origin": "https://splcgk.court.gov.cn",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36",
    "Referer": "https://splcgk.court.gov.cn/gzfwww/ktgg",
}
url = "https://splcgk.court.gov.cn/gzfwww/ktgglist?pageNo=1"

def spider(page):
    data = {
        "bt": "",
        "fydw": "",
        "pageNum": page,
    }
    for _ in range(5):
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, data=data, proxies=get_proxies())
            json_data = response.json()
        except (json.JSONDecodeError, adapters.SSLError):
            continue
        else:
            break
    else:
        return {}

    return json_data

def main():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as t:
        obj_list = []
        begin = time.time()
        for page in range(1, 15):
            obj = t.submit(spider, page)
            obj_list.append(obj)

        for future in as_completed(obj_list):
            data = future.result()
            print(data)
            print('*' * 50)
        times = time.time() - begin
        print(times)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果如下：

多线程

可以看到，14 页只花了 2 秒钟就爬完了

下面我们可以使用单线程来爬取，代码基本和上面的一样，加个单线程函数
代码如下:

def single():
    begin = time.time()
    for page in range(1, 15):
        data = spider(page)
        print(data)
        print('*' * 50)

    times = time.time() - begin
    print(times)


if __name__ == "__main__":
    single()

运行结果：

单线程

可以看到，总共花了 19 秒。真是肉眼可见的差距啊！如果数据量大的话，运行时间差距会更大！

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