深入理解Python线程池ThreadPoolExecutor

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1、concurrent.futures

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，不仅可以帮我们自动调度线程，还可以做到：

• 主线程可以获取某一个线程（或任务）的状态及返回值
• 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

可见，concurrent.futures模块帮我们实现了并发的可见性和原子性

本文主要介绍concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor提供了两种创建线程池的方法submit()和map()，map()底层实际上调用了submit()

Python并发编程详解见文章：传送门

2、submit()

submit()用于提交要用给定参数执行的可调用对象，并返回表示可调用对象执行的Future实例

submit()不是阻塞的，而是立即返回。通过submit()返回的Future实例可以通过done()方法判断任务是否结束

'''
submit(func, args)
func：任务函数对象  args：函数参数，元组类型
'''

导入所需库：

import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import json
import time
import os
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED

假设任务函数：

def crawl(page):
    print(f"爬取{
     page+1}页已完成！")
    return page+1

submit()的使用需要用到一些线程池方法

线程池方法：

1）cancel()

cancel()方法可用于取消提交的排队等候的任务，如果任务已经在线程池中运行了，则无法取消

2）result()

result()方法可用来获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    futures = [executor.submit(crawl, page) for page in range(5)]
    # 判断任务是否完成
    dones = [future.done() for future in futures]
    print(dones)
    # 获取任务的返回值
    results = [future.result() for future in futures