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Python之ThreadPoolExecutor线程池问题怎么解决

时间:2024-8-1 08:54     作者:韩俊     分类: Python


本文小编为大家详细介绍“Python之ThreadPoolExecutor线程池问题怎么解决”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Python之ThreadPoolExecutor线程池问题怎么解决”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

    概念

    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?

    以爬虫为例,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。

    Python3.2
    开始,标准库为我们提供了
    concurrent.futures
    模块,它提供了
    ThreadPoolExecutor
    ProcessPoolExecutor
    两个类,实现了对
    threading
    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:

      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。

    实例

    简单使用

    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

    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。上面的例子可以看出,由于任务有2s的延时,在task1提交后立刻判断,task1还未完成,而在延时4s之后判断,task1就完成了。

    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。

    as_completed

    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啊。

    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。

    这是就可以使用

    as_completed
    方法一次取出所有任务的结果。

    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

    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

    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。

    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

    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。

    wait

    wait
    方法可以让主线程阻塞,直到满足设定的要求。

    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

    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。

    源码分析

    cocurrent.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。

    ThreadPoolExecutor
    内部是如何操作这个对象的呢?

    下面简单介绍

    ThreadPoolExecutor
    的部分代码:

    1.init方法

    init
    方法中主要重要的就是任务队列和线程集合,在其他方法中需要使用到。

    2.submit方法

    submit
    中有两个重要的对象,
    _base.Future()
    _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。

    3.adjust_thread_count方法

    这个方法的含义很好理解,主要是创建指定的线程数。但是实现上有点难以理解,比如线程执行函数中的weakref.ref,涉及到了弱引用等概念,留待以后理解。

    4._WorkItem对象

    _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)

    5.线程执行函数--_worker

    这是线程池创建线程时指定的函数入口,主要是从队列中依次取出task执行,但是函数的第一个参数还不是很明白。留待以后。

    标签: python

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