python线程池与进程池(转)

Python中进行并发编程一般使用threading和multiprocessing模块，不过大部分的并发编程任务都是派生一系列线程，从队列中收集资源，然后用队列收集结果。在这些任务中，往往需要生成线程池，concurrent.futures模块对threading和multiprocessing模块进行了进一步的包装，可以很方便地实现池的功能。

Executor与Future

concurrent.futures供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，都继承自Executor，分别被用来创建线程池和进程池，接受max_workers参数，代表创建的线程数或者进程数。ProcessPoolExecutor的max_workers参数可以为空，程序会自动创建基于电脑cpu数目的进程数。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import requests
 
def load_url(url):
    return requests.get(url)
 
url = 'http://httpbin.org'
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = executor.submit(load_url, url)

Executor中定义了submit()方法，这个方法的作用是提交一个可执行的回调task,并返回一个future实例。future能够使用done()方法判断该任务是否结束，done()方法是不阻塞的，使用result()方法可以获取任务的返回值，这个方法是阻塞的。

Future类似于js中的Promise，可以添加回调函数：

回调函数fn在future取消或者完成后运行，参数是future本身。

submit()方法只能进行单个任务，用并发多个任务，需要使用map与as_completed。

map

URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
 
def load_url(url):
    return requests.get(url)
 
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)):
        print('%r page status_code %s' % (url, data.status_code))

map方法接收两个参数，第一个为要执行的函数，第二个为一个序列，会对序列中的每个元素都执行这个函数，返回值为执行结果组成的生成器。

   由上面可以看出返回结果与序列结果的顺序是一致的

as_completed

  as_completed()方法返回一个Future组成的生成器，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，直到所有的任务结束。

def load_url(url):
    return url, requests.get(url).status_code
 
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
    for future in as_completed(tasks):
        print future.result()

可以看出，结果与序列顺序不一致，先完成的任务会先通知主线程。

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wait

   wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。有三种条件ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED，FIRST_EXCEPTION。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
from concurrent.futures import as_completed
import requests
 
URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
 
def load_url(url):
    requests.get(url)
    print url
 
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
    wait(tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
    print 'all_cone'

ProcessPoolExecutor

使用ProcessPoolExecutor与ThreadPoolExecutor方法基本一致，注意文档中有一句：

The __main__ module must be importable by worker subprocesses. This means that ProcessPoolExecutor will not work in the interactive interpreter.

需要__main__模块。

def main():
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
        for f in as_completed(tasks):
            ret = f.done()
            if ret:
                print f.result().status_code
 
if __name__ == '__main__':
    main()