Python并发编程之线程池/进程池

xman

　　引言
　　Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从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，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

　　Executor和Future
　　concurrent.futures模块的基础是Exectuor，Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池，不需要维护Queue来操心死锁的问题，线程池/进程池会自动帮我们调度。
　　Future这个概念相信有java和nodejs下编程经验的朋友肯定不陌生了，你可以把它理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础，传统编程模式下比如我们操作queue.get的时候，在等待返回结果之前会产生阻塞，cpu不能让出来做其他事情，而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。关于在Python中进行异步IO可以阅读完本文之后参考我的Python并发编程之协程/异步IO。
　　p.s: 如果你依然在坚守Python2.x，请先安装futures模块。
　　pip install futures
　　使用submit来操作线程池/进程池
　　我们先通过下面这段代码来了解一下线程池的概念
　　# example1.py from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def return_future_result(message):     time.sleep(2)     return message pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)  # 创建一个最大可容纳2个task的线程池 future1 = pool.submit(return_future_result， (hello))  # 往线程池里面加入一个task future2 = pool.submit(return_future_result， (world))  # 往线程池里面加入一个task print(future1.done())  # 判断task1是否结束 time.sleep(3) print(future2.done())  # 判断task2是否结束 print(future1.result())  # 查看task1返回的结果 print(future2.result())  # 查看task2返回的结果
　　我们根据运行结果来分析一下。我们使用submit方法来往线程池中加入一个task，submit返回一个Future对象，对于Future对象可以简单地理解为一个在未来完成的操作。在第一个print语句中很明显因为time.sleep(2)的原因我们的future1没有完成，因为我们使用time.sleep(3)暂停了主线程，所以到第二个print语句的时候我们线程池里的任务都已经全部结束。
　　ziwenxie :: ~  python example1.py False True hello world # 在上述程序执行的过程中，通过ps命令我们可以看到三个线程同时在后台运行 ziwenxie :: ~  ps -eLf | grep python ziwenxie      8361  7557  8361  3    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.py ziwenxie      8361  7557  8362  0    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.py ziwenxie      8361  7557  8363  0    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.py
　　上面的代码我们也可以改写为进程池形式，api和线程池如出一辙，我就不罗嗦了。
　　# example2.py from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import time def return_future_result(message):     time.sleep(2)     return message pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2) future1 = pool.submit(return_future_result， (hello)) future2 = pool.submit(return_future_result， (world)) print(future1.done()) time.sleep(3) print(future2.done()) print(future1.result()) print(future2.result())
　　下面是运行结果
　　ziwenxie :: ~  python example2.py False True hello world ziwenxie :: ~  ps -eLf | grep python ziwenxie      8560  7557  8560  3    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py ziwenxie      8560  7557  8563  0    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py ziwenxie      8560  7557  8564  0    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py ziwenxie      8561  8560  8561  0    1 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py ziwenxie      8562  8560  8562  0    1 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py
　　使用map/wait来操作线程池/进程池
　　除了submit，Exectuor还为我们提供了map方法，和内建的map用法类似，下面我们通过两个例子来比较一下两者的区别。
　　使用submit操作回顾
　　# example3.py import concurrent.futures import urllib.request URLS = ['http://httpbin.org'， 'http://example.com/'， 'http://api.github.com/']
　　def load_url(url， timeout):     with urllib.request.urlopen(url， timeouttimeout=timeout) as conn:         return conn.read() # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:     # Start the load operations and mark each future with its URL     future_to_url = {executor.submit(load_url， url， 60): url for url in URLS}     for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):         url = future_to_url[future]
　　try:             data = future.result()         except Exception as exc:             print('%r generated an exception: %s' % (url， exc))         else:             print('%r page is %d bytes' % (url， len(data)))
　　从运行结果可以看出，as_completed不是按照URLS列表元素的顺序返回的。
　　ziwenxie :: ~  python example3.py 'http://example.com/' page is 1270 byte 'http://api.github.com/' page is 2039 bytes 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes
　　使用map
　　# example4.py import concurrent.futures import urllib.request URLS = ['http://httpbin.org'， 'http://example.com/'， 'http://api.github.com/']
　　def load_url(url):     with urllib.request.urlopen(url， timeout=60) as conn:         return conn.read() # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:     for url， data in zip(URLS， executor.map(load_url， URLS)):         print('%r page is %d bytes' % (url， len(data)))
　　从运行结果可以看出，map是按照URLS列表元素的顺序返回的，并且写出的代码更加简洁直观，我们可以根据具体的需求任选一种。
　　ziwenxie :: ~  python example4.py 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes 'http://example.com/' page is 1270 bytes 'http://api.github.com/' page is 2039 bytes
　　第三种选择wait
　　wait方法接会返回一个tuple(元组)，tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED，  FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED。
　　我们通过下面这个例子来看一下三个参数的区别
　　from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor， wait， as_completed from time import sleep from random import randint def return_after_random_secs(num):     sleep(randint(1， 5))     return Return of {}.format(num) pool = ThreadPoolExecutor(5) futures = []
　　for x in range(5):     futures.append(pool.submit(return_after_random_secs， x)) print(wait(futures)) # print(wait(futures， timeout=None， return_when='FIRST_COMPLETED'))
　　如果采用默认的ALL_COMPLETED，程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成。
　　ziwenxie :: ~  python example5.py
　　DoneAndNotDoneFutures(done={
　　Future at 0x7f0b06c9bc88 state=finished returned str，
　　Future at 0x7f0b06cbaa90 state=finished returned str，
　　Future at 0x7f0b06373898 state=finished returned str，
　　Future at 0x7f0b06352ba8 state=finished returned str，
　　Future at 0x7f0b06373b00 state=finished returned str}， not_done=set())
　　如果采用FIRST_COMPLETED参数，程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。
　　ziwenxie :: ~  python example5.py DoneAndNotDoneFutures(done={ Future at 0x7f84109edb00 state=finished returned str， Future at 0x7f840e2e9320 state=finished returned str， Future at 0x7f840f25ccc0 state=finished returned str}， not_done={Future at 0x7f840e2e9ba8 state=running， Future at 0x7f840e2e9940 state=running})
　　思考题
　　写一个小程序对比multiprocessing.pool(ThreadPool)和ProcessPollExecutor(ThreadPoolExecutor)在执行效率上的差距，结合上面提到的Future思考为什么会造成这样的结果。