python中ThreadPoolExecutor线程池和ProcessPoolExecutor进程池
目录
- 1、ThreadPoolExecutor多线程
- <1>为什么需要线程池呢?
- <2>标准库concurrent.futures模块
- <3>简单使用
- <4>as_completed(一次性获取所有的结果)
- <5>map()方法
- <6>wait()方法
- 2、ProcessPoolExecutor多进程
- <1>同步调用方式: 调用,然后等返回值,能解耦,但是速度慢
- <2>异步调用方式:只调用,不等返回值,可能存在耦合,但是速度快
- <3>怎么使用异步调用方式,但同时避免耦合的问题?
- 3、总结
1、ThreadPoolExecutor多线程
<1>为什么需要线程池呢?
- 对于io密集型,提高执行的效率。
- 线程的创建是需要消耗系统资源的。
所以线程池的思想就是:每个线程各自分配一个任务,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。
<2>标准库concurrent.futures模块
它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,
分别实现了对threading模块和multiprocessing模块的进一步抽象。
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
<3>简单使用
# -*-coding:utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟网络请求时间 def get_html(times): print("get page {}s finished".format(times)) return times # 创建线程池 # 设置线程池中最多能同时运行的线程数目,其他等待 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和task2是任务句柄 task1 = executor.submit( get_html, (2) ) task2 = executor.submit( get_html, (3) ) # done()方法用于判断某个任务是否完成,bool型,完成返回True,没有完成返回False print( task1.done() ) # cancel()方法用于取消某个任务,该任务没有放到线程池中才能被取消,如果已经放进线程池子中,则不能被取消 # bool型,成功取消了返回True,没有取消返回False print( task2.cancel() ) # result()方法可以获取task的执行结果,前提是get_html()函数有返回值 print( task1.result() ) print( task2.result() ) # 结果: # get page 3s finished # get page 2s finished # True # False # 2 # 3
ThreadPoolExecutor类在构造实例的时候,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任务(函数名和参数)到线程池中,并返回该任务的句柄,
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,使用cancel()方法来取消,使用result()方法可以获取任务的返回值,查看内部代码,发现该方法是阻塞的
<4>as_completed(一次性获取所有的结果)
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,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。这时候就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。
# -*-coding:utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time # 参数times用来模拟网络请求时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times # 创建线程池子 # 设置最多2个线程运行,其他等待 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3,2,4] # 一次性把所有的任务都放进线程池,得到一个句柄,但是最多只能同时执行2个任务 all_task = [ executor.submit(get_html,(each_url)) for each_url in urls ] for future in as_completed( all_task ): data = future.result() print("in main:get page {}s success".format(data)) # 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 # 从结果可以看到,并不是先传入哪个url,就先执行哪个url,没有先后顺序
<5>map()方法
除了上面的as_completed()方法,还可以使用execumap方法。但是有一点不同,使用map方法,不需提前使用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列表中的每个元素都执行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
# -*-coding:utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed import time # 参数times用来模拟网络请求时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times # 创建线程池子 # 设置最多2个线程运行,其他等待 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3,2,4] for result in executor.map(get_html, urls): print("in main:get page {}s success".format(result))
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
<6>wait()方法
wait方法可以让主线程阻塞,直到满足设定的要求。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借宿。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。
超时时间参数可以不设置:
wait()方法和as_completed(), map()没有关系。不管你是用as_completed(),还是用map()方法,你都可以在执行主线程之前使用wait()。
as_completed()和map()是二选一的。
# -*-coding:utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,wait,ALL_COMPLETED,FIRST_COMPLETED import time # 参数times用来模拟网络请求时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times # 创建线程池子 # 设置最多2个线程运行,其他等待 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3,2,4] all_task = [executor.submit(get_html,(url)) for url in urls] wait(all_task,return_when=ALL_COMPLETED) print("main") # 结果 # get page 2s finished # get page 3s finished # get page 4s finished # main
2、ProcessPoolExecutor多进程
<1>同步调用方式: 调用,然后等返回值,能解耦,但是速度慢
import datetime from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor from threading import current_thread import time, random, os import requests def task(name): print('%s %s is running'%(name,os.getpid())) #print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor(4) # 设置 for i in range(10): # 同步调用方式,不仅要调用,还要等返回值 obj = p.submit(task, "进程pid:") # 传参方式(任务名,参数),参数使用位置或者关键字参数 res = obj.result() p.shutdown(wait=True) # 关闭进程池的入口,等待池内任务运行结束 print("主") ################ ################ # 另一个同步调用的demo def get(url): print('%s GET %s' % (os.getpid(),url)) time.sleep(3) response = requests.get(url) if response.status_code == 200: res = response.text else: res = "下载失败" return res # 有返回值 def parse(res): time.sleep(1) print("%s 解析结果为%s" %(os.getpid(),len(res))) if __name__ == "__main__": urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.sina.com.cn', 'https://www.tmall.com', 'https://www.jd.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', ] p=ProcessPoolExecutor(9) l=[] start = time.time() for url in urls: future = p.submit(get,url) # 需要等结果,所以是同步调用 l.append(future) # 关闭进程池,等所有的进程执行完毕 p.shutdown(wait=True) for future in l: parse(future.result()) print('完成时间:',time.time()-start) #完成时间: 13.209137678146362
<2>异步调用方式:只调用,不等返回值,可能存在耦合,但是速度快
def task(name): print("%s %s is running" %(name,os.getpid())) time.sleep(random.randint(1,3)) if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor(4) # 设置进程池内进程 for i in range(10): # 异步调用方式,只调用,不等返回值 p.submit(task,'进程pid:') # 传参方式(任务名,参数),参数使用位置参数或者关键字参数 p.shutdown(wait=True) # 关闭进程池的入口,等待池内任务运行结束 print('主') ################## ################## # 另一个异步调用的demo def get(url): print('%s GET %s' % (os.getpid(),url)) time.sleep(3) reponse = requests.get(url) if reponse.status_code == 200: res = reponse.text else: res = "下载失败" parse(res) # 没有返回值 def parse(res): time.sleep(1) print('%s 解析结果为%s' %(os.getpid(),len(res))) if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.sina.com.cn', 'https://www.tmall.com', 'https://www.jd.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', ] p = ProcessPoolExecutor(9) start = time.time() for url in urls: future = p.submit(get,url) p.shutdown(wait=True) print("完成时间",time.time()-start)# 完成时间 6.293345212936401
<3>怎么使用异步调用方式,但同时避免耦合的问题?
(1)进程池:异步 + 回调函数,,cpu密集型,同时执行,每个进程有不同的解释器和内存空间,互不干扰
def get(url): print('%s GET %s' % (os.getpid(), url)) time.sleep(3) response = requests.get(url) if response.status_code == 200: res = response.text else: res = '下载失败' return res def parse(future): time.sleep(1) # 传入的是个对象,获取返回值 需要进行result操作 res = future.result() print("res",) print('%s 解析结果为%s' % (os.getpid(), len(res))) if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.sina.com.cn', 'https://www.tmall.com', 'https://www.jd.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', ] p = ProcessPoolExecutor(9) start = time.time() for url in urls: future = p.submit(get,url) #模块内的回调函数方法,parse会使用future对象的返回值,对象返回值是执行任务的返回值 #回调应该是相当于parse(future) future.add_done_callback(parse) p.shutdown(wait=True) print("完成时间",time.time()-start)#完成时间 33.79998469352722
(2)线程池:异步 + 回调函数,IO密集型主要使用方式,线程池:执行操作为谁有空谁执行
def get(url): print("%s GET %s" %(current_thread().name,url)) time.sleep(3) reponse = requests.get(url) if reponse.status_code == 200: res = reponse.text else: res = "下载失败" return res def parse(future): time.sleep(1) res = future.result() print("%s 解析结果为%s" %(current_thread().name,len(res))) if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.sina.com.cn', 'https://www.tmall.com', 'https://www.jd.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com', ] p = ThreadPoolExecutor(4) start = time.time() for url in urls: future = p.submit(get,url) future.add_done_callback(parse) p.shutdown(wait=True) print("主",current_thread().name) print("完成时间",time.time()-start)#完成时间 32.52604126930237
3、总结
- 1、线程不是越多越好,会涉及cpu上下文的切换(会把上一次的记录保存)。
- 2、进程比线程消耗资源,进程相当于一个工厂,工厂里有很多人,里面的人共同享受着福利资源,,一个进程里默认只有一个主线程,比如:开启程序是进程,里面执行的是线程,线程只是一个进程创建多个人同时去工作。
- 3、线程里有GIL全局解锁器:不允许cpu调度
- 4、计算密度型适用于多进程
- 5、线程:线程是计算机中工作的最小单元
- 6、进程:默认有主线程 (帮工作)可以多线程共存
- 7、协程:一个线程,一个进程做多个任务,使用进程中一个线程去做多个任务,微线程
- 8、GIL全局解释器锁:保证同一时刻只有一个线程被cpu调度
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