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前言

大家好，我是星期八。

我們都知道，不管是Java，還是C++，還是Go，還是Python，都是有線程這個(gè)概念的。

但是我們知道，線程是不能隨便創(chuàng)建的，就像每招一個(gè)員工一樣，是有代價(jià)的，無限制招人肯定最后各種崩潰。

所以通常情況下，我們會(huì)引出線程池這個(gè)概念。

本質(zhì)就是我就招了幾個(gè)固定的員工，給他們派活,某一個(gè)人的活干完了再去任務(wù)中心領(lǐng)取新的活。

防止任務(wù)太多，一次性招太多工人，最后系統(tǒng)崩潰。

開心一刻

理想的多線程

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實(shí)際的多線程

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from concurrent.futures import ...

可能也是因?yàn)榫€程池這個(gè)東西用的越來越多了吧，從Python3.2+之后，就成了內(nèi)置模塊。

對(duì)的，直接就能使用，不需要pip進(jìn)行安裝什么的。

concurrent.futures下面主要有倆接口。

• ThreadPoolExecutor 線程池。
• ProcessPoolExecutor進(jìn)程池。

這里可沒有什么所謂的異步池。

個(gè)人看法：雖然異步的性能很高，但是目前除了Go以外，其他實(shí)現(xiàn)的都不是太好，用法上面有些怪異，當(dāng)然，你們可以說我菜，我承認(rèn)。

線程池

示例代碼

import time 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 
import random 
 
# max_workers表示工人數(shù)量,也就是線程池里面的線程數(shù)量 
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) 
# 任務(wù)列表 
task_list = ["任務(wù)1", "任務(wù)2", "任務(wù)3", "任務(wù)4", ] 
 
 
def handler(task_name): 
    # 隨機(jī)睡眠,模仿任務(wù)執(zhí)行時(shí)間不確定性 
    n = random.randrange(5) 
    time.sleep(n) 
    print(f"任務(wù)內(nèi)容:{task_name}") 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    # 遍歷任務(wù), 
    for task in task_list: 
        """ 
            交給函數(shù)處理,submit會(huì)將所有任務(wù)都提交到一個(gè)地方,不會(huì)阻塞 
            然后線程池里面的每個(gè)線程會(huì)來取任務(wù), 
            比如:線程池有3個(gè)線程,但是有5個(gè)任務(wù) 
            會(huì)先取走三個(gè)任務(wù),每個(gè)線程去處理 
            其中一個(gè)線程處理完自己的任務(wù)之后,會(huì)再來提交過的任務(wù)區(qū)再拿走一個(gè)任務(wù) 
        """ 
        pool.submit(handler, task) 
    print("main執(zhí)行完畢") 

執(zhí)行結(jié)果

發(fā)現(xiàn)的問題

其實(shí)這個(gè)就是并發(fā)的，不要懷疑，但是你有沒有發(fā)現(xiàn)個(gè)問題，main先執(zhí)行，這說明啥?

這說明，我main跑完之后，是不管子線程的死活的。

那能不能設(shè)置一下，所有的子線程都執(zhí)行完之后，main函數(shù)在執(zhí)行完?

當(dāng)然可以，需要一個(gè)參數(shù)即可。

pool.shutdown() 

要完成上述的問題，我們需要一個(gè)參數(shù)，加上這個(gè)參數(shù)之后。

就可以讓主線程等待所有子線程執(zhí)行完之后，主線程再執(zhí)行完。

示例代碼

... 
if __name__ == '__main__': 
    # 遍歷任務(wù), 
    for task in task_list: 
        """ 
            交給函數(shù)處理,submit會(huì)將所有任務(wù)都提交到一個(gè)地方 
            然后線程池里面的每個(gè)線程會(huì)來取任務(wù), 
            比如:線程池有3個(gè)線程,但是有5個(gè)任務(wù) 
            會(huì)先取走三個(gè)任務(wù),每個(gè)線程去處理 
            其中一個(gè)線程處理完自己的任務(wù)之后,會(huì)再來提交過的任務(wù)區(qū)再拿走一個(gè)任務(wù) 
        """ 
        pool.submit(handler, task) 
    pool.shutdown() 
    print("main執(zhí)行完畢") 

主要就是13行的pool.shutdown()。

執(zhí)行結(jié)果

這次結(jié)果就是我們想要的了，hhh!!!

add_done_callback 

add_done_callback可以理解為是回調(diào)函數(shù)，線程執(zhí)行完之后，會(huì)自動(dòng)調(diào)用指定的回調(diào)函數(shù)。

并且能拿到線程執(zhí)行函數(shù)的返回值。

有什么用，我也沒用過，怪我才疏學(xué)淺叭。

示例代碼

import time 
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 
import random 
from concurrent.futures._base import Future 
 
# max_workers表示工人數(shù)量,也就是線程池里面的線程數(shù)量 
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) 
# 任務(wù)列表 
task_list = ["任務(wù)1", "任務(wù)2", "任務(wù)3", "任務(wù)4", ] 
 
 
def handler(task_name): 
    # 隨機(jī)睡眠,模仿任務(wù)執(zhí)行時(shí)間不確定性 
    n = random.randrange(5) 
    time.sleep(n) 
    print(f"任務(wù)內(nèi)容:{task_name}") 
    return f"任務(wù)內(nèi)容:{task_name}" 
 
 
def done(res: Future): 
    print("done拿到的返回值:", res.result()) 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    # 遍歷任務(wù), 
    for task in task_list: 
        futrue = pool.submit(handler, task)  # type:Future 
        futrue.add_done_callback(done) 
    pool.shutdown() 
    print("main執(zhí)行完畢") 

注意：第17，27，28行代碼!

執(zhí)行效果

我想，可能通常用在一些善后工作叭。

多進(jìn)程方式

其實(shí)通過上述幾個(gè)例子，我們基本是知道怎么使用上面這個(gè)線程池了。

但是都知道Python的線程，因?yàn)镚IL(全局解釋器鎖)的原因，是不能并發(fā)到多個(gè)物理核心上的。

所以是IO密集型的，像爬蟲，讀寫文件，使用線程池是ok的。

但是如果說我就是野，就是頭鐵，非要用Python做計(jì)算型應(yīng)用，像圖片壓縮、視頻流推送，那沒辦法，需要使用多進(jìn)程池方式。

其實(shí)通過concurrent這個(gè)接口，可以很方便的創(chuàng)建進(jìn)程池，只需要修改兩個(gè)地方。

... 
# 改成導(dǎo)入進(jìn)程池方式 
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor 
... 
if __name__ == '__main__': 
    ... 
    # 進(jìn)程池方式 
    pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=10) 
    ... 

只需要修改這倆地方即可，其他和上述用法一摸一樣。

總結(jié)

本篇主要講的是Python自帶的線程池和進(jìn)程池。

比較有特色的是，ThreadPoolExecutor，ProcessPoolExecutor的接口是一樣的。

只需要修改導(dǎo)入的包就行。

concurrent的接口主要有pool.submit(),pool.shutdown(),futrue.add_done_callback()。

基本這幾個(gè)都?jí)蜃约河昧恕?/p>

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