線程池的使用

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor，Executor 提供了兩個子類，即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于創(chuàng)建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創(chuàng)建進(jìn)程池。

如果使用線程池/進(jìn)程池來管理并發(fā)編程，那么只要將相應(yīng)的 task 函數(shù)提交給線程池/進(jìn)程池，剩下的事情就由線程池/進(jìn)程池來搞定。

Exectuor 提供了如下常用方法：

submit(fn, *args, **kwargs)：將 fn 函數(shù)提交給線程池。*args 代表傳給 fn 函數(shù)的參數(shù)，*kwargs 代表以關(guān)鍵字參數(shù)的形式為 fn 函數(shù)傳入?yún)?shù)。 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：該函數(shù)類似于全局函數(shù) map(func, *iterables)，只是該函數(shù)將會啟動多個線程，以異步方式立即對 iterables 執(zhí)行 map 處理。 shutdown(wait=True)：關(guān)閉線程池。

程序?qū)?task 函數(shù)提交（submit）給線程池后，submit 方法會返回一個 Future 對象，F(xiàn)uture 類主要用于獲取線程任務(wù)函數(shù)的返回值。由于線程任務(wù)會在新線程中以異步方式執(zhí)行，因此，線程執(zhí)行的函數(shù)相當(dāng)于一個“將來完成”的任務(wù)，所以 Python 使用 Future 來代表。

實(shí)際上，在 Java 的多線程編程中同樣有 Future，此處的 Future 與 Java 的 Future 大同小異。

Future 提供了如下方法：

cancel()：取消該 Future 代表的線程任務(wù)。如果該任務(wù)正在執(zhí)行，不可取消，則該方法返回 False；否則，程序會取消該任務(wù)，并返回 True。 cancelled()：返回 Future 代表的線程任務(wù)是否被成功取消。 running()：如果該 Future 代表的線程任務(wù)正在執(zhí)行、不可被取消，該方法返回 True。 done()：如果該 Funture 代表的線程任務(wù)被成功取消或執(zhí)行完成，則該方法返回 True。 result(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務(wù)最后返回的結(jié)果。如果 Future 代表的線程任務(wù)還未完成，該方法將會阻塞當(dāng)前線程，其中 timeout 參數(shù)指定最多阻塞多少秒。 exception(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務(wù)所引發(fā)的異常。如果該任務(wù)成功完成，沒有異常，則該方法返回 None。 add_done_callback(fn)：為該 Future 代表的線程任務(wù)注冊一個“回調(diào)函數(shù)”，當(dāng)該任務(wù)成功完成時，程序會自動觸發(fā)該 fn 函數(shù)。

在用完一個線程池后，應(yīng)該調(diào)用該線程池的 shutdown() 方法，該方法將啟動線程池的關(guān)閉序列。調(diào)用 shutdown() 方法后的線程池不再接收新任務(wù)，但會將以前所有的已提交任務(wù)執(zhí)行完成。當(dāng)線程池中的所有任務(wù)都執(zhí)行完成后，該線程池中的所有線程都會死亡。

使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

a、調(diào)用 ThreadPoolExecutor 類的構(gòu)造器創(chuàng)建一個線程池。

b、定義一個普通函數(shù)作為線程任務(wù)。

c、調(diào)用 ThreadPoolExecutor 對象的 submit() 方法來提交線程任務(wù)。

d、當(dāng)不想提交任何任務(wù)時，調(diào)用 ThreadPoolExecutor 對象的 shutdown() 方法來關(guān)閉線程池。

下面程序示范了如何使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準(zhǔn)備作為線程任務(wù)的函數(shù)def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創(chuàng)建一個包含2條線程的線程池pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)# 向線程池提交一個task, 50會作為action()函數(shù)的參數(shù)future1 = pool.submit(action, 50)# 向線程池再提交一個task, 100會作為action()函數(shù)的參數(shù)future2 = pool.submit(action, 100)# 判斷future1代表的任務(wù)是否結(jié)束print(future1.done())time.sleep(3)# 判斷future2代表的任務(wù)是否結(jié)束print(future2.done())# 查看future1代表的任務(wù)返回的結(jié)果print(future1.result())# 查看future2代表的任務(wù)返回的結(jié)果print(future2.result())# 關(guān)閉線程池pool.shutdown()

上面程序中，第 13 行代碼創(chuàng)建了一個包含兩個線程的線程池，接下來的兩行代碼只要將 action() 函數(shù)提交（submit）給線程池，該線程池就會負(fù)責(zé)啟動線程來執(zhí)行 action() 函數(shù)。這種啟動線程的方法既優(yōu)雅，又具有更高的效率。

當(dāng)程序把 action() 函數(shù)提交給線程池時，submit() 方法會返回該任務(wù)所對應(yīng)的 Future 對象，程序立即判斷 futurel 的 done() 方法，該方法將會返回 False（表明此時該任務(wù)還未完成）。接下來主程序暫停 3 秒，然后判斷 future2 的 done() 方法，如果此時該任務(wù)已經(jīng)完成，那么該方法將會返回 True。

程序最后通過 Future 的 result() 方法來獲取兩個異步任務(wù)返回的結(jié)果。

讀者可以自己運(yùn)行此代碼查看運(yùn)行結(jié)果，這里不再演示。

當(dāng)程序使用 Future 的 result() 方法來獲取結(jié)果時，該方法會阻塞當(dāng)前線程，如果沒有指定 timeout 參數(shù)，當(dāng)前線程將一直處于阻塞狀態(tài)，直到 Future 代表的任務(wù)返回。

獲取執(zhí)行結(jié)果

前面程序調(diào)用了 Future 的 result() 方法來獲取線程任務(wù)的運(yùn)回值，但該方法會阻塞當(dāng)前主線程，只有等到錢程任務(wù)完成后，result() 方法的阻塞才會被解除。

如果程序不希望直接調(diào)用 result() 方法阻塞線程，則可通過 Future 的 add_done_callback() 方法來添加回調(diào)函數(shù)，該回調(diào)函數(shù)形如 fn(future)。當(dāng)線程任務(wù)完成后，程序會自動觸發(fā)該回調(diào)函數(shù)，并將對應(yīng)的 Future 對象作為參數(shù)傳給該回調(diào)函數(shù)。

下面程序使用 add_done_callback() 方法來獲取線程任務(wù)的返回值：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準(zhǔn)備作為線程任務(wù)的函數(shù)def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創(chuàng)建一個包含2條線程的線程池with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as pool: # 向線程池提交一個task, 50會作為action()函數(shù)的參數(shù) future1 = pool.submit(action, 50) # 向線程池再提交一個task, 100會作為action()函數(shù)的參數(shù) future2 = pool.submit(action, 100) def get_result(future): print(future.result()) # 為future1添加線程完成的回調(diào)函數(shù) future1.add_done_callback(get_result) # 為future2添加線程完成的回調(diào)函數(shù) future2.add_done_callback(get_result) print(’--------------’)

上面主程序分別為 future1、future2 添加了同一個回調(diào)函數(shù)，該回調(diào)函數(shù)會在線程任務(wù)結(jié)束時獲取其返回值。

主程序的最后一行代碼打印了一條橫線。由于程序并未直接調(diào)用 future1、future2 的 result() 方法，因此主線程不會被阻塞，可以立即看到輸出主線程打印出的橫線。接下來將會看到兩個新線程并發(fā)執(zhí)行，當(dāng)線程任務(wù)執(zhí)行完成后，get_result() 函數(shù)被觸發(fā)，輸出線程任務(wù)的返回值。

另外，由于線程池實(shí)現(xiàn)了上下文管理協(xié)議（Context Manage Protocol），因此，程序可以使用 with 語句來管理線程池，這樣即可避免手動關(guān)閉線程池，如上面的程序所示。

此外，Exectuor 還提供了一個 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 方法，該方法的功能類似于全局函數(shù) map()，區(qū)別在于線程池的 map() 方法會為 iterables 的每個元素啟動一個線程，以并發(fā)方式來執(zhí)行 func 函數(shù)。這種方式相當(dāng)于啟動 len(iterables) 個線程，井收集每個線程的執(zhí)行結(jié)果。

例如，如下程序使用 Executor 的 map() 方法來啟動線程，并收集線程任務(wù)的返回值：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準(zhǔn)備作為線程任務(wù)的函數(shù)def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創(chuàng)建一個包含4條線程的線程池with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: # 使用線程執(zhí)行map計(jì)算 # 后面元組有3個元素，因此程序啟動3條線程來執(zhí)行action函數(shù) results = pool.map(action, (50, 100, 150)) print(’--------------’) for r in results:print(r)

上面程序使用 map() 方法來啟動 3 個線程（該程序的線程池包含 4 個線程，如果繼續(xù)使用只包含兩個線程的線程池，此時將有一個任務(wù)處于等待狀態(tài)，必須等其中一個任務(wù)完成，線程空閑出來才會獲得執(zhí)行的機(jī)會），map() 方法的返回值將會收集每個線程任務(wù)的返回結(jié)果。

運(yùn)行上面程序，同樣可以看到 3 個線程并發(fā)執(zhí)行的結(jié)果，最后通過 results 可以看到 3 個線程任務(wù)的返回結(jié)果。

通過上面程序可以看出，使用 map() 方法來啟動線程，并收集線程的執(zhí)行結(jié)果，不僅具有代碼簡單的優(yōu)點(diǎn)，而且雖然程序會以并發(fā)方式來執(zhí)行 action() 函數(shù)，但最后收集的 action() 函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果，依然與傳入?yún)?shù)的結(jié)果保持一致。也就是說，上面 results 的第一個元素是 action(50) 的結(jié)果，第二個元素是 action(100) 的結(jié)果，第三個元素是 action(150) 的結(jié)果。

實(shí)例擴(kuò)展：

# coding:utf-8 import Queueimport threadingimport sysimport timeimport math class WorkThread(threading.Thread): def __init__(self, task_queue): threading.Thread.__init__(self) self.setDaemon(True) self.task_queue = task_queue self.start() self.idle = True def run(self): sleep_time = 0.01 # 第1次無任務(wù)可做時休息10毫秒 multiply = 0 while True: try:# 從隊(duì)列中取一個任務(wù)func, args, kwargs = self.task_queue.get(block=False)self.idle = Falsemultiply = 0# 執(zhí)行之func(*args, **kwargs) except Queue.Empty:time.sleep(sleep_time * math.pow(2, multiply))self.idle = Truemultiply += 1continue except:print sys.exc_info()raise class ThreadPool: def __init__(self, thread_num=10, max_queue_len=1000): self.max_queue_len = max_queue_len self.task_queue = Queue.Queue(max_queue_len) # 任務(wù)等待隊(duì)列 self.threads = [] self.__create_pool(thread_num) def __create_pool(self, thread_num): for i in xrange(thread_num): thread = WorkThread(self.task_queue) self.threads.append(thread) def add_task(self, func, *args, **kwargs): ’’’添加一個任務(wù)，返回任務(wù)等待隊(duì)列的長度 調(diào)用該方法前最后先調(diào)用isSafe()判斷一下等待的任務(wù)是不是很多，以防止提交的任務(wù)被拒絕 ’’’ try: self.task_queue.put((func, args, kwargs)) except Queue.Full: raise # 隊(duì)列已滿時直接拋出異常，不給執(zhí)行 return self.task_queue.qsize() def isSafe(self): ’’’等待的任務(wù)數(shù)量離警界線還比較遠(yuǎn) ’’’ return self.task_queue.qsize() < 0.9 * self.max_queue_len def wait_for_complete(self): ’’’等待提交到線程池的所有任務(wù)都執(zhí)行完畢 ’’’ #首先任務(wù)等待隊(duì)列要變成空 while not self.task_queue.empty(): time.sleep(1) # 其次，所以計(jì)算線程要變成idle狀態(tài) while True: all_idle = True for th in self.threads:if not th.idle: all_idle = False break if all_idle:break else:time.sleep(1) if __name__ == ’__main__’: def foo(a, b): print a + b time.sleep(0.01) thread_pool = ThreadPool(10, 100) ’’’在Windows上測試不通過，Windows上Queue.Queue不是線程安全的’’’ size = 0 for i in xrange(10000): try: size = thread_pool.add_task(foo, i, 2 * i) except Queue.Full: print ’queue full, queue size is ’, size time.sleep(2)

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