Python ThreadPoolExecutor의 스레드 풀 문제를 해결하는 방법-파이썬 튜토리얼-php.cn

Concept

Python에는 이미 threading 모듈이 있는데 왜 스레드 풀이 필요한가요? 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。

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

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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

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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

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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

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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future크롤러를 예로 들어보겠습니다. 동시에 크롤링되는 스레드 수를 제어해야 합니다. 이 예에서는 20개의 스레드만 동시에 실행할 수 있지만 20개의 스레드만 필요합니다. 스레드 생성에는 시스템 리소스 측면에서 더 나은 솔루션이 있습니까?

실제로는 3개의 스레드만 필요합니다. 각 스레드에는 작업이 할당되고 나머지 작업은 대기하기 위해 대기열에 추가됩니다. 스레드가 작업을 완료하면 이 스레드가 계속 실행되도록 대기열에 있는 작업을 정렬할 수 있습니다. 🎜🎜이것이 스레드 풀의 아이디어이지만(물론 그렇게 간단하지는 않습니다) 스레드 풀을 혼자서 완벽하게 작성하기는 어렵습니다. 또한 복잡한 상황에서는 스레드 동기화를 고려해야 하며 교착 상태가 쉽게 발생할 수 있습니다. 발생하다. 🎜🎜Python3.2부터 표준 라이브러리는 ThreadPoolExecutor 및 ProcessPoolExecutorconcurrent.futures 모듈을 제공합니다. /code>두 클래스는 스레딩 및 다중 처리의 추가 추상화를 실현합니다(여기서는 주로 스레드 풀에 중점을 둡니다). 이 클래스는 스레드를 자동으로 예약하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 ：🎜