Python의 동시 미래 모듈 소개(코드)

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.

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:

1. map() 메소드는 Python의 내장 메소드 map()과 유사합니다. 즉, 매개변수는 다음과 같습니다.

• 호출 가능한 함수 fn

• 반복자는 iterables

• timeout timeout

• chuncksize 1보다 크면 반복자는 덩어리로 처리됩니다

---->> 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.

1. shutdown() 메소드, 현재 실행기(executor)와 관련된 모든 리소스 정리

2. submit() 메소드, 사용을 위해 호출 가능한 객체를 fn에 제출

3. 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()

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.

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()

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

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.

관련 권장 사항:

Python이 future를 통해 동시성 문제를 처리하는 방법에 대한 자세한 예

위 내용은 Python의 동시 미래 모듈 소개(코드)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!