《Python全栈开发：Python 线程池（ThreadPoolExecutor）》

一、线程池（ThreadPoolExecutor）

• Python中已经有了threading模块，为什么还需要线程池呢，线程池又是什么东西呢？在介绍线程同步的信号量机制的时候，举得例子是爬虫的例子，需要控制同时爬取的线程数，例子中创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和销毁，线程的创建是需要消耗系统资源的，有没有更好的方案呢？其实只需要三个线程就行了，每个线程各分配一个任务，剩下的任务排队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排给这个线程继续执行
• 这就是线程池的思想（当然没这么简单），但是自己编写线程池很难写的比较完美，还需要考虑复杂情况下的线程同步，很容易发生死锁。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（这里主要关注线程池），不仅可以帮我们自动调度线程，还可以做到：

1. 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
2. 当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道
3. 让多线程和多进程的编码接口一致

class ThreadPoolExecutor(_base.Executor):

    # Used to assign unique thread names when thread_name_prefix is not supplied.
    _counter = itertools.count().__next__

    def __init__(self, max_workers=None, thread_name_prefix='',
                 initializer=None, initargs=()):

    def submit(self, fn, *args, **kwargs):

• ThreadPoolExecutor构造实例的时候，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（函数名和参数）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submit() 函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束
• 使用cancel() 方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消
• 使用result() 方法可以获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞
task1 = executor.submit(get_html, (3))
task2 = executor.submit(get_html, (2))
# done方法用于判定某个任务是否完成
print(task1.done())
# cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功
print(task2.cancel())
time.sleep(4)
print(task1.done())
# result方法可以获取task的执行结果
print(task1.result())

# 执行结果
'''
False  # 表明task1未执行完成
False  # 表明task2取消失败，因为已经放入了线程池中
get page 2s finished
get page 3s finished
True  # 由于在get page 3s finished之后才打印，所以此时task1必然完成了
3     # 得到task1的任务返回值
''' 

as_completed(提交的任务)

• 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。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果
• as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在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。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]

for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("in main: get page {}s success".format(data))

# 执行结果
'''
get page 2s finished
in main: get page 2s success
get page 3s finished
in main: get page 3s success
get page 4s finished
in main: get page 4s success
'''

map

• 除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同
• 使用map方法，无需提前使用submit方法，map方法与python标准库中的map含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html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urls列表的顺序相同，就算2s的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成，再打印2s的任务完成

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url

for data in executor.map(get_html, urls):
    print("in main: get page {}s success".format(data))

# 执行结果
'''
get page 2s finished
get page 3s finished
in main: get page 3s success
in main: get page 2s success
get page 4s finished
in main: get page 4s success
'''

wait

• wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求
• wait方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件 return_when 默认为 ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出main。等待条件还可以设置为FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待

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

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)
print("main")

# 执行结果
'''
get page 2s finished
get page 3s finished
get page 4s finished
main
'''

源码分析：

• ocurrent.future模块中的future的意思是未来对象，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 。在线程池submit()之后，返回的就是这个future对象，返回的时候任务并没有完成，但会在将来完成。也可以称之为task的返回容器，这个里面会存储task的结果和状态。那ThreadPoolExecutor内部是如何操作这个对象的呢？

• submit中有两个重要的对象，_base.Future()和_WorkItem()对象，_WorkItem()对象负责运行任务和对future对象进行设置，最后会将future对象返回，可以看到整个过程是立即返回的，没有阻塞

• _WorkItem对象的职责就是执行任务和设置结果。这里面主要复杂的还是self.future.set_result(result)