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ThreadPoolExecutorProcessPoolExecutor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。

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

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。

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。

下面是运行结果

使用map/wait来操作线程池/进程池

除了submit,Exectuor还为我们提供了map方法,和内建的map用法类似,下面我们通过两个例子来比较一下两者的区别。

使用submit操作回顾

从运行结果可以看出,as_completed不是按照URLS列表元素的顺序返回的

使用map

从运行结果可以看出,map是按照URLS列表元素的顺序返回的,并且写出的代码更加简洁直观,我们可以根据具体的需求任选一种。

第三种选择wait

wait方法接会返回一个tuple(元组),tuple中包含两个set(集合),一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度,它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE,默认设置为ALL_COMPLETED。

我们通过下面这个例子来看一下三个参数的区别

如果采用默认的ALL_COMPLETED,程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成。

如果采用FIRST_COMPLETED参数,程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。

思考题

写一个小程序对比multiprocessing.pool(ThreadPool)和ProcessPollExecutor(ThreadPoolExecutor)在执行效率上的差距,结合上面提到的Future思考为什么会造成这样的结果。

References

DOCUMENTATION OF CONCURRENT-FUTURES

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  • 执剑为何 端茶倒水,洗涤拖地,打杂工 07/13

    到底是python学了java还是java学了python?感觉api类名都很像了

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