Python线程池的实现浅析
目录
- 一、序言
- 二、正文
- 1、Future 对象
- 2、提交函数自动创建 Future 对象
- 3、future.set_result 到底干了什么事情
- 4、提交多个函数
- 5、使用 map 来提交多个函数
- 6、按照顺序等待执行
- 7、取消一个函数的执行
- 8、函数执行时出现异常
- 9、等待所有函数执行完毕
- 三、小结
雷猴啊,兄弟们!今天来展示一下如何用Python快速实现一个线程池。
一、序言
当有多个 IO 密集型的任务要被处理时,我们自然而然会想到多线程。但如果任务非常多,我们不可能每一个任务都启动一个线程去处理,这个时候最好的办法就是实现一个线程池,至于池子里面的线程数量可以根据业务场景进行设置。
比如我们实现一个有 10 个线程的线程池,这样可以并发地处理 10 个任务,每个线程将任务执行完之后,便去执行下一个任务。通过使用线程池,可以避免因线程创建过多而导致资源耗尽,而且任务在执行时的生命周期也可以很好地把控。
而线程池的实现方式也很简单,但这里我们不打算手动实现,因为 Python 提供了一个标准库 concurrent.futures,已经内置了对线程池的支持。所以本篇文章,我们就来详细介绍一下该模块的用法。
二、正文
1、Future 对象
当我们往线程池里面提交一个函数时,会分配一个线程去执行,同时立即返回一个 Future 对象。通过 Future 对象可以监控函数的执行状态,有没有出现异常,以及有没有执行完毕等等。如果函数执行完毕,内部便会调用 future.set_result 将返回值设置到 future 里面,然后外界便可调用 future.result 拿到返回值。
除此之外 future 还可以绑定回调,一旦函数执行完毕,就会以 future 为参数,自动触发回调。所以 future 被称为未来对象,可以把它理解为函数的一个容器,当我们往线程池提交一个函数时,会立即创建相应的 future 然后返回。函数的执行状态什么的,都通过 future 来查看,当然也可以给它绑定一个回调,在函数执行完毕时自动触发。
那么下面我们就来看一下 future 的用法,文字的话理解起来可能有点枯燥。
将函数提交到线程池里面运行时,会立即返回一个对象
这个对象就叫做 Future 对象,里面包含了函数的执行状态等等
当然我们也可以手动创建一个Future对象。
from concurrent.futures import Future # 创建 Future 对象 future future = Future() # 给 future 绑定回调 def callback(f: Future): print("当set_result的时候会执行回调,result:", f.result()) future.add_done_callback(callback) # 通过 add_done_callback 方法即可给 future 绑定回调 # 调用的时候会自动将 future 作为参数 # 如果需要多个参数,那么就使用偏函数 # 回调函数什么时候执行呢? # 显然是当 future 执行 set_result 的时候 # 如果 future 是向线程池提交函数时返回的 # 那么当函数执行完毕时会自动执行 future.set_result(xx) # 并将自身的返回设置进去 # 而这里的 future 是我们手动创建的,因此需要手动执行 future.set_result("嘿嘿")
当set_result的时候会执行回调,result: 嘿嘿
需要注意的是:只能执行一次 set_result,但是可以多次调用 result 获取结果。
from concurrent.futures import Future future = Future() future.set_result("哼哼") print(future.result()) # 哼哼 print(future.result()) # 哼哼 print(future.result()) # 哼哼
执行 future.result() 之前一定要先 set_result,否则会一直处于阻塞状态。当然 result 方法还可以接收一个 timeout 参数,表示超时时间,如果在指定时间内没有获取到值就会抛出异常。
2、提交函数自动创建 Future 对象
我们上面是手动创建的 Future 对象,但工作中很少会手动创建。我们将函数提交到线程池里面运行的时候,会自动创建 Future 对象并返回。这个 Future 对象里面就包含了函数的执行状态,比如此时是处于暂停、运行中还是完成等等,并且函数在执行完毕之后,还会调用 future.set_result 将自身的返回值设置进去。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(name, n): time.sleep(n) return f"{name} 睡了 {n} 秒" # 创建一个线程池 # 里面还可以指定 max_workers 参数,表示最多创建多少个线程 # Python学习交流裙279199867 # 如果不指定,那么每提交一个函数,都会为其创建一个线程 executor = ThreadPoolExecutor() # 通过 submit 即可将函数提交到线程池,一旦提交,就会立刻运行 # 因为开启了一个新的线程,主线程会继续往下执行 # 至于 submit 的参数,按照函数名,对应参数提交即可 # 切记不可写成task("古明地觉", 3),这样就变成调用了 future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) # 由于函数里面出现了 time.sleep,并且指定的 n 是 3 # 所以函数内部会休眠 3 秒,显然此时处于运行状态 print(future) """ <Future at 0x7fbf701726d0 state=running> """ # 我们说 future 相当于一个容器,包含了内部函数的执行状态 # 函数是否正在运行中 print(future.running()) """ True """ # 函数是否执行完毕 print(future.done()) """ False """ # 主程序也 sleep 3 秒 time.sleep(3) # 显然此时函数已经执行完毕了 # 并且打印结果还告诉我们返回值类型是 str print(future) """ <Future at 0x7fbf701726d0 state=finished returned str> """ print(future.running()) """ False """ print(future.done()) """ True """ # 函数执行完毕时,会将返回值设置在 future 里 # 也就是说一旦执行了 future.set_result # 那么就表示函数执行完毕了,然后外界可以调用 result 拿到返回值 print(future.result()) """ 屏幕前的你 睡了 3 秒 """
这里再强调一下 future.result(),这一步是会阻塞的,举个例子:
# 提交函数 future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) start = time.perf_counter() future.result() end = time.perf_counter() print(end - start) # 3.00331525
可以看到,future.result() 这一步花了将近 3s。其实也不难理解,future.result() 是干嘛的?就是为了获取函数的返回值,可函数都还没有执行完毕,它又从哪里获取呢?所以只能先等待函数执行完毕,将返回值通过 set_result 设置到 future 里面之后,外界才能调用 future.result() 获取到值。
如果不想一直等待的话,那么在获取值的时候可以传入一个超时时间。
from concurrent.futures import ( ThreadPoolExecutor, TimeoutError ) import time def task(name, n): time.sleep(n) return f"{name} 睡了 {n} 秒" executor = ThreadPoolExecutor() future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) try: # 1 秒之内获取不到值,抛出 TimeoutError res = future.result(1) except TimeoutError: pass # 再 sleep 2 秒,显然函数执行完毕了 time.sleep(2) # 获取返回值 print(future.result()) """ 屏幕前的你 睡了 3 秒 """
当然啦,这么做其实还不够智能,因为我们不知道函数什么时候执行完毕。所以最好的办法还是绑定一个回调,当函数执行完毕时,自动触发回调。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(name, n): time.sleep(n) return f"{name} 睡了 {n} 秒" def callback(f): print(f.result()) executor = ThreadPoolExecutor() future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) # 绑定回调,3 秒之后自动调用 future.add_done_callback(callback) """ 屏幕前的你 睡了 3 秒 """
需要注意的是,在调用 submit 方法之后,提交到线程池的函数就已经开始执行了。而不管函数有没有执行完毕,我们都可以给对应的 future 绑定回调。
如果函数完成之前添加回调,那么会在函数完成后触发回调。如果函数完成之后添加回调,由于函数已经完成,代表此时的 future 已经有值了,或者说已经 set_result 了,那么会立即触发回调。
3、future.set_result 到底干了什么事情
当函数执行完毕之后,会执行 set_result,那么这个方法到底干了什么事情呢?
我们看到 future 有两个被保护的属性,分别是 _result 和 _state。显然 _result 用于保存函数的返回值,而 future.result() 本质上也是返回 _result 属性的值。而 _state 属性则用于表示函数的执行状态,初始为 PENDING,执行中为 RUNING,执行完毕时被设置为 FINISHED。
调用 future.result() 的时候,会判断 _state 的属性,如果还在执行中就一直等待。当 _state 为 FINISHED 的时候,就返回 _result 属性的值。
4、提交多个函数
我们上面每次只提交了一个函数,但其实可以提交任意多个,我们来看一下:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(name, n): time.sleep(n) return f"{name} 睡了 {n} 秒" executor = ThreadPoolExecutor() futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 3), executor.submit(task, "屏幕前的你", 4), executor.submit(task, "屏幕前的你", 1)] # 此时都处于running print(futures) """ [<Future at 0x1b5ff622550 state=running>, <Future at 0x1b5ff63ca60 state=running>, <Future at 0x1b5ff63cdf0 state=running>] """ time.sleep(3) # 主程序 sleep 3s 后 # futures[0]和futures[2]处于 finished # futures[1]仍处于 running print(futures) """ [<Future at 0x1b5ff622550 state=running>, <Future at 0x1b5ff63ca60 state=running>, <Future at 0x1b5ff63cdf0 state=finished returned str>] """
如果是多个函数,要如何拿到返回值呢?很简单,遍历 futures 即可。
executor = ThreadPoolExecutor() futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 5), executor.submit(task, "屏幕前的你", 2), executor.submit(task, "屏幕前的你", 4), executor.submit(task, "屏幕前的你", 3), executor.submit(task, "屏幕前的你", 6)] for future in futures: print(future.result()) """ 屏幕前的你 睡了 5 秒 屏幕前的你 睡了 2 秒 屏幕前的你 睡了 4 秒 屏幕前的你 睡了 3 秒 屏幕前的你 睡了 6 秒 """
这里面有一些值得说一说的地方,首先 futures 里面有 5 个 future,记做 future1, future2, future3, future4, future5。
当使用 for 循环遍历的时候,实际上会依次遍历这 5 个 future,所以返回值的顺序就是我们添加的函数的顺序。由于 future1 对应的函数休眠了 5s,那么必须等到 5s 后,future1 里面才会有值。
但这五个函数是并发执行的,future2, future3, future4 由于只休眠了 2s, 4s, 3s,所以肯定会先执行完毕,然后执行 set_result,将返回值设置到对应的 future 里。
但 Python 的 for 循环不可能在第一次迭代还没有结束,就去执行第二次迭代。因为 futures 里面的几个 future 的顺序已经一开始就被定好了,只有当第一个 future.result() 执行完成之后,才会执行第二个 future.result(),以及第三个、第四个。
因此即便后面的函数已经执行完毕,但由于 for 循环的顺序,也只能等着,直到前面的 future.result() 执行完毕。所以当第一个 future.result() 结束时,后面三个 future.result() 会立刻输出,因为它们内部的函数已经执行结束了。
而最后一个 future,由于内部函数 sleep 了 6 秒,因此要再等待 1 秒,才会打印 future.result()。
5、使用 map 来提交多个函数
使用 submit 提交函数会返回一个 future,并且还可以给 future 绑定一个回调。但如果不关心回调的话,那么还可以使用 map 进行提交。
executor = ThreadPoolExecutor() # map 内部也是使用了 submit results = executor.map(task, ["屏幕前的你"] * 3, [3, 1, 2]) # 并且返回的是迭代器 print(results) """ <generator object ... at 0x0000022D78EFA970> """ # 此时遍历得到的是不再是 future # 而是 future.result() for result in results: print(result) """ 屏幕前的你 睡了 3 秒 屏幕前的你 睡了 1 秒 屏幕前的你 睡了 2 秒 """
可以看到,当使用for循环的时候,map 执行的逻辑和 submit 是一样的。唯一的区别是,此时不需要再调用 result 了,因为返回的就是函数的返回值。
或者我们直接调用 list 也行。
executor = ThreadPoolExecutor() results = executor.map(task, ["屏幕前的你"] * 3, [3, 1, 2]) print(list(results)) """ ['屏幕前的你 睡了 3 秒', '屏幕前的你 睡了 1 秒', '屏幕前的你 睡了 2 秒'] """
results 是一个生成器,调用 list 的时候会将里面的值全部产出。由于 map 内部还是使用的 submit,然后通过 future.result() 拿到返回值,而耗时最长的函数需要 3 秒,因此这一步会阻塞 3 秒。3 秒过后,会打印所有函数的返回值。
6、按照顺序等待执行
上面在获取返回值的时候,是按照函数的提交顺序获取的。如果我希望哪个函数先执行完毕,就先获取哪个函数的返回值,该怎么做呢?
from concurrent.futures import ( ThreadPoolExecutor, as_completed ) import time def task(name, n): time.sleep(n) return f"{name} 睡了 {n} 秒" executor = ThreadPoolExecutor() futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 5), executor.submit(task, "屏幕前的你", 2), executor.submit(task, "屏幕前的你", 1), executor.submit(task, "屏幕前的你", 3), executor.submit(task, "屏幕前的你", 4)] for future in as_completed(futures): print(future.result()) """ 屏幕前的你 睡了 1 秒 屏幕前的你 睡了 2 秒 屏幕前的你 睡了 3 秒 屏幕前的你 睡了 4 秒 屏幕前的你 睡了 5 秒 """
此时谁先完成,谁先返回。
7、取消一个函数的执行
我们通过 submit 可以将函数提交到线程池中执行,但如果我们想取消该怎么办呢?
executor = ThreadPoolExecutor() future1 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 1) future2 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 2) future3 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) # 取消函数的执行 # 会将 future 的 _state 属性设置为 CANCELLED future3.cancel() # 查看是否被取消 print(future3.cancelled()) # False
问题来了,调用 cancelled 方法的时候,返回的是False,这是为什么?很简单,因为函数已经被提交到线程池里面了,函数已经运行了。而只有在还没有运行时,取消才会成功。
可这不矛盾了吗?函数一旦提交就会运行,只有不运行才会取消成功,这怎么办?还记得线程池的一个叫做 max_workers 的参数吗?用来控制线程池内的线程数量,我们可以将最大的线程数设置为2,那么当第三个函数进去的时候,就不会执行了,而是处于暂停状态。
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) future1 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 1) future2 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 2) future3 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3) # 如果池子里可以创建空闲线程 # 那么函数一旦提交就会运行,状态为 RUNNING print(future1._state) # RUNNING print(future2._state) # RUNNING # 但 future3 内部的函数还没有运行 # 因为池子里无法创建新的空闲线程了,所以状态为 PENDING print(future3._state) # PENDING # 取消函数的执行,前提是函数没有运行 # 会将 future 的 _state 属性设置为 CANCELLED future3.cancel() # 查看是否被取消 print(future3.cancelled()) # True print(future3._state) # CANCELLED
在启动线程池的时候,肯定是需要设置容量的,不然处理几千个函数要开启几千个线程吗。另外当函数被取消了,就不可以再调用 future.result() 了,否则的话会抛出 CancelledError。
8、函数执行时出现异常
我们前面的逻辑都是函数正常执行的前提下,但天有不测风云,如果函数执行时出现异常了该怎么办?
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def task1(): 1 / 0 def task2(): pass executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) future1 = executor.submit(task1) future2 = executor.submit(task2) print(future1) print(future2) """ <Future at 0x7fe3e00f9e50 state=finished raised ZeroDivisionError> <Future at 0x7fe3e00f9eb0 state=finished returned NoneType> """ # 结果显示 task1 函数执行出现异常了 # 那么这个异常要怎么获取呢? print(future1.exception()) print(future1.exception().__class__) """ division by zero <class 'ZeroDivisionError'> """ # 如果执行没有出现异常,那么 exception 方法返回 None print(future2.exception()) # None # 注意:如果函数执行出现异常了 # 那么调用 result 方法会将异常抛出来 future1.result() """ Traceback (most recent call last): File "...", line 4, in task1 1 / 0 ZeroDivisionError: division by zero """
出现异常时,调用 future.set_exception 将异常设置到 future 里面,而 future 有一个 _exception 属性,专门保存设置的异常。当调用 future.exception() 时,也会直接返回 _exception 属性的值。
9、等待所有函数执行完毕
假设我们往线程池提交了很多个函数,如果希望提交的函数都执行完毕之后,主程序才能往下执行,该怎么办呢?其实方案有很多:
第一种:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def task(n): time.sleep(n) return f"sleep {n}" executor = ThreadPoolExecutor() future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) # 这里是不会阻塞的 print("start") # 遍历所有的 future,并调用其 result 方法 # 这样就会等到所有的函数都执行完毕之后才会往下走 for future in [future1, future2, future3]: print(future.result()) print("end") """ start sleep 5 sleep 2 sleep 4 end """
第二种:
from concurrent.futures import ( ThreadPoolExecutor, wait ) import time def task(n): time.sleep(n) return f"sleep {n}" executor = ThreadPoolExecutor() future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) # return_when 有三个可选参数 # FIRST_COMPLETED:当任意一个任务完成或者取消 # FIRST_EXCEPTION:当任意一个任务出现异常 # 如果都没出现异常等同于ALL_COMPLETED # ALL_COMPLETED:所有任务都完成,默认是这个值 fs = wait([future1, future2, future3], return_when="ALL_COMPLETED") # 此时返回的fs是DoneAndNotDoneFutures类型的namedtuple # 里面有两个值,一个是done,一个是not_done print(fs.done) """ {<Future at 0x1df1400 state=finished returned str>, <Future at 0x2f08e48 state=finished returned str>, <Future at 0x9f7bf60 state=finished returned str>} """ print(fs.not_done) """ set() """ for f in fs.done: print(f.result()) """ start sleep 5 sleep 2 sleep 4 end """
第三种:
# 使用上下文管理 with ThreadPoolExecutor() as executor: future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) # 所有函数执行完毕(with语句结束)后才会往下执行
第四种:
executor = ThreadPoolExecutor() future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) # 所有函数执行结束后,才会往下执行 executor.shutdown()
三、小结
如果我们需要启动多线程来执行函数的话,那么不妨使用线程池。每调用一个函数就从池子里面取出一个线程,函数执行完毕就将线程放回到池子里以便其它函数执行。如果池子里面空了,或者说无法创建新的空闲线程,那么接下来的函数就只能处于等待状态了。
最后,concurrent.futures 不仅可以用于实现线程池,还可以用于实现进程池。两者的 API 是一样的:
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import time def task(n): time.sleep(n) return f"sleep {n}" executor = ProcessPoolExecutor() # Windows 上需要加上这一行 if __name__ == '__main__': future1 = executor.submit(task, 5) future2 = executor.submit(task, 2) future3 = executor.submit(task, 4) executor.shutdown() print(future1.result()) print(future2.result()) print(future3.result()) """ sleep 5 sleep 2 sleep 4 """
线程池和进程池的 API 是一致的,但工作中很少会创建进程池。
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