이 기사는 Python의 동시 미래 모듈에 대한 소개(코드)를 제공합니다. 이는 특정 참조 가치가 있으므로 도움이 될 수 있습니다.
concurrent.futures 모듈
이 모듈의 주요 기능은 ThreadPoolExecutor 및 ProcessPoolExecutor 클래스입니다. 두 클래스는 모두 Concurrent.futures._base.Executor 클래스에서 상속되며 서로 다른 스레드 또는 프로세스에서 실행되고 호출 가능합니다. 개체는 모두 내부적으로 작업자 스레드 또는 프로세스 풀을 유지 관리합니다.
ThreadPoolExecutor 및 ProcessPoolExecutor 클래스는 고급 클래스입니다. 대부분의 경우 구현 세부 사항에 신경 쓰지 않고 사용 방법만 배우면 됩니다.
####ProcessPoolExecutor 클래스
>class ThreadPoolExecutor(concurrent.futures._base.Executor)
>| This is an abstract base class for concrete asynchronous executors.
>| Method resolution order:
>| ThreadPoolExecutor
| concurrent.futures._base.Executor
| builtins.object
|
| Methods defined here:
|
| init(self, max_workers=None, thread_name_prefix='')
| Initializes a new ThreadPoolExecutor instance.
|
| Args:
| max_workers: The maximum number of threads that can be used to
| execute the given calls.
| thread_name_prefix: An optional name prefix to give our threads.
|
| shutdown(self, wait=True)
| Clean-up the resources associated with the Executor.
|
| It is safe to call this method several times. Otherwise, no other
| methods can be called after this one.
|
| Args:
| wait: If True then shutdown will not return until all running
| futures have finished executing and the resources used by the
| executor have been reclaimed.
|
| submit(self, fn, *args, **kwargs)
| Submits a callable to be executed with the given arguments.
|
| Schedules the callable to be executed as fn(*args, **kwargs) and returns
| a Future instance representing the execution of the callable.
|
| Returns:
| A Future representing the given call.
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Methods inherited from concurrent.futures._base.Executor:
|
| enter(self)
|
| exit(self, exc_type, exc_val, exc_tb)
|
| map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
| Returns an iterator equivalent to map(fn, iter).
|
| Args:
| fn: A callable that will take as many arguments as there are
| passed iterables.
| timeout: The maximum number of seconds to wait. If None, then there
| is no limit on the wait time.
| chunksize: The size of the chunks the iterable will be broken into
| before being passed to a child process. This argument is only
| used by ProcessPoolExecutor; it is ignored by
| ThreadPoolExecutor.
|
| Returns:
| An iterator equivalent to: map(func, *iterables) but the calls may
| be evaluated out-of-order.
|
| Raises:
| TimeoutError: If the entire result iterator could not be generated
| before the given timeout.
| Exception: If fn(*args) raises for any values.
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초기화에서는 max_workers 매개변수의 값으로 최대 프로세스 수를 지정할 수 있습니다. 이 값은 일반적으로 현재 실행 중인 시스템의 코어 수로 지정될 필요가 없습니다. os.cpu_count()로 얻을 수 있습니다. 클래스 포함된 메소드:
map() 메소드는 Python의 내장 메소드 map()과 유사합니다. 즉, 매개변수는 다음과 같습니다.
---->> 함수에는 특징이 있습니다. 결과를 반환하는 순서와 호출 시작이 일관됩니다. 호출 프로세스 중에 차단이 없습니다. 즉, 전자가 호출되기 전에 후자의 실행이 종료될 수 있습니다.
처리하기 전에 모든 결과를 얻어야 하는 경우 futures.as_completed 함수와 함께 submit() 메서드를 사용하도록 선택할 수 있습니다.
shutdown() 메소드, 현재 실행기(executor)와 관련된 모든 리소스 정리
submit() 메소드, 사용을 위해 호출 가능한 객체를 fn에 제출
Concurrent.futures._base.Executor에서 상속된 __enter__() 및 __exit__() 메서드. 이는 ProcessPoolExecutor 객체가 with 문에서 사용될 수 있음을 의미합니다.
from concurrent import futures
with futures.ProcessPoolExecutor(max_works=3) as executor:
executor.map()
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ThreadPoolExecutor 클래스
class ThreadPoolExecutor(concurrent.futures._base.Executor)
| This is an abstract base class for concrete asynchronous executors.
|
| Method resolution order:
| ThreadPoolExecutor
| concurrent.futures._base.Executor
| builtins.object
|
| Methods defined here:
|
| init(self, max_workers=None, thread_name_prefix='')
| Initializes a new ThreadPoolExecutor instance.
|
| Args:
| max_workers: The maximum number of threads that can be used to
| execute the given calls.
| thread_name_prefix: An optional name prefix to give our threads.
|
| shutdown(self, wait=True)
| Clean-up the resources associated with the Executor.
|
| It is safe to call this method several times. Otherwise, no other
| methods can be called after this one.
|
| Args:
| wait: If True then shutdown will not return until all running
| futures have finished executing and the resources used by the
| executor have been reclaimed.
|
| submit(self, fn, *args, **kwargs)
| Submits a callable to be executed with the given arguments.
|
| Schedules the callable to be executed as fn(*args, **kwargs) and returns
| a Future instance representing the execution of the callable.
|
| Returns:
| A Future representing the given call.
|
| ----------------------------------------------------------------------
| Methods inherited from concurrent.futures._base.Executor:
|
| enter(self)
|
| exit(self, exc_type, exc_val, exc_tb)
|
| map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
| Returns an iterator equivalent to map(fn, iter).
|
| Args:
| fn: A callable that will take as many arguments as there are
| passed iterables.
| timeout: The maximum number of seconds to wait. If None, then there
| is no limit on the wait time.
| chunksize: The size of the chunks the iterable will be broken into
| before being passed to a child process. This argument is only
| used by ProcessPoolExecutor; it is ignored by
| ThreadPoolExecutor.
|
| Returns:
| An iterator equivalent to: map(func, *iterables) but the calls may
| be evaluated out-of-order.
|
| Raises:
| TimeoutError: If the entire result iterator could not be generated
| before the given timeout.
| Exception: If fn(*args) raises for any values.
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는 하나는 처리 프로세스이고 다른 하나는 실제 필요에 따라 선택할 수 있는 처리 스레드라는 점을 제외하면 ProcessPoolExecutor 클래스와 매우 유사합니다.
Example
from time import sleep, strftime
from concurrent import futures
def display(*args):
print(strftime('[%H:%M:%S]'), end="")
print(*args)
def loiter(n):
msg = '{}loiter({}): doing nothing for {}s'
display(msg.format('\t'*n, n, n))
sleep(n)
msg = '{}loiter({}): done.'
display(msg.format('\t'*n, n))
return n*10
def main():
display('Script starting')
executor = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
results = executor.map(loiter, range(5))
display('results:', results)
display('Waiting for inpidual results:')
for i, result in enumerate(results):
display('result {} : {}'.format(i, result))
if __name__ == '__main__':
main()로그인 후 복사
실행 결과:
[20:32:12]Script starting
[20:32:12]loiter(0): doing nothing for 0s
[20:32:12]loiter(0): done.
[20:32:12] loiter(1): doing nothing for 1s
[20:32:12] loiter(2): doing nothing for 2s
[20:32:12]results: <generator object Executor.map.<locals>.result_iterator at 0x00000246DB21BC50>
[20:32:12]Waiting for inpidual results:
[20:32:12] loiter(3): doing nothing for 3s
[20:32:12]result 0 : 0
[20:32:13] loiter(1): done.
[20:32:13] loiter(4): doing nothing for 4s
[20:32:13]result 1 : 10
[20:32:14] loiter(2): done.
[20:32:14]result 2 : 20
[20:32:15] loiter(3): done.
[20:32:15]result 3 : 30
[20:32:17] loiter(4): done.
[20:32:17]result 4 : 40
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실행 결과는 컴퓨터마다 다를 수 있습니다.
예제에서는 max_workers=3으로 설정되어 있으므로 코드가 실행되기 시작하자마자 3개 객체(0, 1, 2)가 loiter() 연산으로 실행되고 3초 후에 객체 0의 연산이 종료됩니다. 결과 0을 얻은 후 개체 3이 막 실행되기 시작했습니다. 마찬가지로 개체 4의 실행 시간은 개체 1의 실행 결과인 결과 1이 인쇄된 이후입니다.
위 내용은 Python의 동시 미래 모듈 소개(코드)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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