Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法分析

2024-09-27 19:34:41

本文实例讲述了Python线程池模块ThreadPoolExecutor用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

python3内置的有Threadingpool和ThreadPoolExecutor模块，两个都可以做线程池，当然ThreadPoolExecutor会更好用一些，而且也有ProcessPoolExecutor进程池模块，使用方法基本一致。

首先导入模块

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

使用方法很简单，最常用的可能就是map方法和submit+as_completed

注意，一定要使用with，而不要使用for，如果你一定要用for，那么一定要手动进行executor.shutdown，而你使用了with方法的话，再with方法内部已经实现了wait(),在使用完毕之后可以自行关闭线程池，减少资源浪费。

使用map

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
  result = executor.map(map_fun, itr_arg)
  '''map_fun：你传入的要执行的map函数
    itr_arg：一个可迭代的参数，可以是列表字典等可迭代的对象
    基本上和python的map函数一样
    注意result并不是你map_fun返回的结果，而是一个生成器，如果要从中去结果，你可以使用列表生成式或者其他你想使用的方法
  '''
  for res in result:
    print(res) #这个res就是你map_fun返回的结果，你可以在这里做进一步处理

使用submit+as_completed也可以很灵活

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
  future= executor.submit(fun, args)
  '''
  在这里你可以使用for循环来做，返回的是一个future对象
  future_list=[]
  for i in range(max_workers):
    future= executor.submit(fun, args[i])
    future_list.append(future)
  '''
  for res in ac_completed(futrue_list): #这个futrure_list是你future对象的列表
    print(res.result())        #循环遍历时用.result()来取返回值

两种方式差不多，都可以很好的实现多线程任务，切记一定使用with!

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