python之进程池与线程池

一、进程池与线程池介绍
池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务

当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或线程数时
就应该用池的概念将开启的进程数或线程数

池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型
池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型

不能无限的开进程,不能无限的开线程
最常用的就是开进程池,开线程池。其中回调函数非常重要
回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉

只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧
那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题
由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念。以后写程序也会用到
这个思想。就是生产者与消费者问题
 
       
      

一、Python标准模块--concurrent.futures(并发未来)

concurent.future模块需要了解的
1.concurent.future模块是用来创建并行的任务,提供了更高级别的接口,
为了异步执行调用
2.concurent.future这个模块用起来非常方便,它的接口也封装的非常简单
3.concurent.future模块既可以实现进程池,也可以实现线程池
4.模块导入进程池和线程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
还可以导入一个Executor,但是你别这样导,这个类是一个抽象类
抽象类的目的是规范他的子类必须有某种方法(并且抽象类的方法必须实现),但是抽象类不能被实例化
5.
p = ProcessPoolExecutor(max_works)对于进程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目,默认是4个
p = ThreadPoolExecutor(max_works)对于线程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目*5
6.如果是进程池,得到的结果如果是一个对象。我们得用一个.get()方法得到结果
但是现在用了concurent.future模块,我们可以用obj.result方法
p.submit(task,i) #相当于apply_async异步方法
p.shutdown() #默认有个参数wite=True (相当于close和join)

那么什么是线程池呢?我们来了解一下

二、线程池

进程池:就是在一个进程内控制一定个数的线程
基于
concurent.future模块的进程池和线程池 (他们的同步执行和异步执行是一样的)
复制代码
 1 # 1.同步执行--------------
 2 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 3 import os,time,random
 4 def task(n):
 5     print('[%s] is running'%os.getpid())
 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 7     return n**2
 8 if __name__ == '__main__':
 9     start = time.time()
10     p = ProcessPoolExecutor()
11     for i in range(10): #现在是开了10个任务, 那么如果是上百个任务呢,就不能无线的开进程,那么就得考虑控制
12         # 线程数了,那么就得考虑到池了
13         obj  = p.submit(task,i).result()  #相当于apply同步方法
14     p.shutdown()  #相当于close和join方法
15     print('='*30)
16     print(time.time() - start)  #17.36499309539795
17 
18 
19 # 2.异步执行-----------
20 # from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
21 # import os,time,random
22 # def task(n):
23 #     print('[%s] is running'%os.getpid())
24 #     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
25 #     return n**2
26 # if __name__ == '__main__':
27 #     start = time.time()
28 #     p = ProcessPoolExecutor()
29 #     l = []
30 #     for i in range(10): #现在是开了10个任务, 那么如果是上百个任务呢,就不能无线的开进程,那么就得考虑控制
31 #         # 线程数了,那么就得考虑到池了
32 #         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async()异步方法
33 #         l.append(obj)
34 #     p.shutdown()  #相当于close和join方法
35 #     print('='*30)
36 #     print([obj.result() for obj in l])
37 #     print(time.time() - start)  #5.362306594848633
复制代码
 1 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 from threading import currentThread
 3 import os,time,random
 4 def task(n):
 5     print('%s:%s is running'%(currentThread().getName(),os.getpid()))  #看到的pid都是一样的,因为线程是共享了一个进程
 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 7     return n**2
 8 if __name__ == '__main__':
 9     start = time.time()
10     p = ThreadPoolExecutor() #线程池 #如果不给定值,默认cup*5
11     l = []
12     for i in range(10):  #10个任务 # 线程池效率高了
13         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async异步方法
14         l.append(obj)
15     p.shutdown()  #默认有个参数wite=True (相当于close和join)
16     print('='*30)
17     print([obj.result() for obj in l])
18     print(time.time() - start)  #3.001171827316284
基于concurrent.futures模块的线程池

应用线程池(下载网页并解析)

复制代码
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests
import time,os
def get_page(url):
    print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),url))
    response = requests.get(url)
    if response.status_code==200:  #200代表状态:下载成功了
        return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):
    res = res.result()
    print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),res['url']))
    with open('db.txt','a') as f:
        parse_res = 'url:%s size:%s\n'%(res['url'],len(res['text']))
        f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
    # p = ThreadPoolExecutor()
    p = ProcessPoolExecutor()
    l = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
    ]
    for url in l:
        res = p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #这里的回调函数拿到的是一个对象。得
        #  先把返回的res得到一个结果。即在前面加上一个res.result() #谁好了谁去掉回调函数
                                # 回调函数也是一种编程思想。不仅开线程池用,开线程池也用
    p.shutdown()  #相当于进程池里的close和join
    print('',os.getpid())
复制代码

map函数的应用

# map函数举例
obj= map(lambda x:x**2 ,range(10))
print(list(obj))

#运行结果[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
可以和上面的开进程池/线程池的对比着看,就能发现map函数的强大了
复制代码
 1 # 我们的那个p.submit(task,i)和map函数的原理类似。我们就
 2 # 可以用map函数去代替。更减缩了代码
 3 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 4 import os,time,random
 5 def task(n):
 6     print('[%s] is running'%os.getpid())
 7     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 8     return n**2
 9 if __name__ == '__main__':
10     p = ProcessPoolExecutor()
11     obj = p.map(task,range(10))
12     p.shutdown()  #相当于close和join方法
13     print('='*30)
14     print(obj)  #返回的是一个迭代器
15     print(list(obj))
复制代码
一、进程池与线程池介绍
池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务

当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或线程数时
就应该用池的概念将开启的进程数或线程数

池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型
池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型

不能无限的开进程,不能无限的开线程
最常用的就是开进程池,开线程池。其中回调函数非常重要
回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉

只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧
那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题
由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念。以后写程序也会用到
这个思想。就是生产者与消费者问题
 
 

一、Python标准模块--concurrent.futures(并发未来)

concurent.future模块需要了解的
1.concurent.future模块是用来创建并行的任务,提供了更高级别的接口,
为了异步执行调用
2.concurent.future这个模块用起来非常方便,它的接口也封装的非常简单
3.concurent.future模块既可以实现进程池,也可以实现线程池
4.模块导入进程池和线程池
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
还可以导入一个Executor,但是你别这样导,这个类是一个抽象类
抽象类的目的是规范他的子类必须有某种方法(并且抽象类的方法必须实现),但是抽象类不能被实例化
5.
p = ProcessPoolExecutor(max_works)对于进程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目,默认是4个
p = ThreadPoolExecutor(max_works)对于线程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目*5
6.如果是进程池,得到的结果如果是一个对象。我们得用一个.get()方法得到结果
但是现在用了concurent.future模块,我们可以用obj.result方法
p.submit(task,i) #相当于apply_async异步方法
p.shutdown() #默认有个参数wite=True (相当于close和join)

那么什么是线程池呢?我们来了解一下

二、线程池

进程池:就是在一个进程内控制一定个数的线程
基于
concurent.future模块的进程池和线程池 (他们的同步执行和异步执行是一样的)
复制代码
 1 # 1.同步执行--------------
 2 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 3 import os,time,random
 4 def task(n):
 5     print('[%s] is running'%os.getpid())
 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 7     return n**2
 8 if __name__ == '__main__':
 9     start = time.time()
10     p = ProcessPoolExecutor()
11     for i in range(10): #现在是开了10个任务, 那么如果是上百个任务呢,就不能无线的开进程,那么就得考虑控制
12         # 线程数了,那么就得考虑到池了
13         obj  = p.submit(task,i).result()  #相当于apply同步方法
14     p.shutdown()  #相当于close和join方法
15     print('='*30)
16     print(time.time() - start)  #17.36499309539795
17 
18 
19 # 2.异步执行-----------
20 # from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
21 # import os,time,random
22 # def task(n):
23 #     print('[%s] is running'%os.getpid())
24 #     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
25 #     return n**2
26 # if __name__ == '__main__':
27 #     start = time.time()
28 #     p = ProcessPoolExecutor()
29 #     l = []
30 #     for i in range(10): #现在是开了10个任务, 那么如果是上百个任务呢,就不能无线的开进程,那么就得考虑控制
31 #         # 线程数了,那么就得考虑到池了
32 #         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async()异步方法
33 #         l.append(obj)
34 #     p.shutdown()  #相当于close和join方法
35 #     print('='*30)
36 #     print([obj.result() for obj in l])
37 #     print(time.time() - start)  #5.362306594848633
复制代码
 1 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2 from threading import currentThread
 3 import os,time,random
 4 def task(n):
 5     print('%s:%s is running'%(currentThread().getName(),os.getpid()))  #看到的pid都是一样的,因为线程是共享了一个进程
 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 7     return n**2
 8 if __name__ == '__main__':
 9     start = time.time()
10     p = ThreadPoolExecutor() #线程池 #如果不给定值,默认cup*5
11     l = []
12     for i in range(10):  #10个任务 # 线程池效率高了
13         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async异步方法
14         l.append(obj)
15     p.shutdown()  #默认有个参数wite=True (相当于close和join)
16     print('='*30)
17     print([obj.result() for obj in l])
18     print(time.time() - start)  #3.001171827316284
基于concurrent.futures模块的线程池

应用线程池(下载网页并解析)

复制代码
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests
import time,os
def get_page(url):
    print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),url))
    response = requests.get(url)
    if response.status_code==200:  #200代表状态:下载成功了
        return {'url':url,'text':response.text}
def parse_page(res):
    res = res.result()
    print('<%s> is getting [%s]'%(os.getpid(),res['url']))
    with open('db.txt','a') as f:
        parse_res = 'url:%s size:%s\n'%(res['url'],len(res['text']))
        f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
    # p = ThreadPoolExecutor()
    p = ProcessPoolExecutor()
    l = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
    ]
    for url in l:
        res = p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #这里的回调函数拿到的是一个对象。得
        #  先把返回的res得到一个结果。即在前面加上一个res.result() #谁好了谁去掉回调函数
                                # 回调函数也是一种编程思想。不仅开线程池用,开线程池也用
    p.shutdown()  #相当于进程池里的close和join
    print('',os.getpid())
复制代码

map函数的应用

# map函数举例
obj= map(lambda x:x**2 ,range(10))
print(list(obj))

#运行结果[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
可以和上面的开进程池/线程池的对比着看,就能发现map函数的强大了
复制代码
 1 # 我们的那个p.submit(task,i)和map函数的原理类似。我们就
 2 # 可以用map函数去代替。更减缩了代码
 3 from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 4 import os,time,random
 5 def task(n):
 6     print('[%s] is running'%os.getpid())
 7     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的,,一般用线程,用了进程耗时长
 8     return n**2
 9 if __name__ == '__main__':
10     p = ProcessPoolExecutor()
11     obj = p.map(task,range(10))
12     p.shutdown()  #相当于close和join方法
13     print('='*30)
14     print(obj)  #返回的是一个迭代器
15     print(list(obj))
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转载自www.cnblogs.com/sui776265233/p/9329046.html
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