Python多线程Concurrent

背景

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），不仅可以自动调度线程，还可以做到：

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。

总结：实现更容易，效率更高

ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor实现互换很便捷，搞懂一个即可

看到 Pool 单词，我们就能想到这是一个池子，池子的概念是大小是有上限的，满足最大的数值以后就开始排队

1. 线程池ThreadPoolExecutor

使用 ThreadPoolExecutor 来实例化线程池对象。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。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorexecutor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)    # 表示在这个线程池中同时运行的线程有2个线程

2. 线程池Submit

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，并返回该任务的返回值，注意 submit() 不是阻塞的，而是立即返回，即无序返回。通过 submit 函数返回的任务句柄，能够使用 done() 方法判断任务是否结束，可以使用result() 方法获得返回值。

import concurrent.futuresexecutor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)def func(num):for i in range(num):time.sleep(1)return num * numtask = executor.submit(func, i)
print(future.done())

3. 线程池Cancel

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。举个例子，线程池的大小设置为2，如果只有2个任务，那么任务已经在运行了，会取消失败。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。

import concurrent.futures
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)def func(num):for i in range(num):time.sleep(1)return num * numtask1 = executor.submit(func, i)
task2 = executor.submit(func, i)print(task1.done())
print(task2.cancel()) # 如果到这里task1没有完成，就会取消

4. 线程池As_completed()

按照上面的逻辑如果我们在线程完之后需要一个一个判断是否完成是非常不合理的，as_completed() 方法可以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，先完成的任务会先进去到as_completed。

import concurrent.futures
import time
from concurrent.futures import as_completedfrom tqdm import trangeexecutor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)def func(num):for i in range(num):time.sleep(1)return num * numfuture = []
for i in range(8, -1, -1):print(i)start = time.time()future.append(executor.submit(func, i))print(time.time() - start)for ft in as_completed(future):print(ft.done())print(ft.result())

5. 线程池Map

map方法和2中submit方法是一样的功能，但是区别在于map返回出来的结果顺序与输入顺序，而submit是无序的，没有阻塞操作。

summit方法中args是按参数传输的，而map方法中args是一个List传输

import concurrent.futures
import time
from concurrent.futures import as_completedfrom tqdm import trangeexecutor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)def func(num):for i in range(num):time.sleep(1)return num * numfor data in executor.map(func, range(8, -1, -1)):print(data)

输出顺序一定是 88, 77, …11顺序，
但是用submit方法会先打印出77…

6. 线程池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 reture_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_COMPLETEDexecutor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)