ThreadPoolExecutor使用浅谈

劉浪

1. 基础介绍

ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures模块中的一个类，用于实现线程池的功能。
ThreadPoolExecutor模块相比于threading等模块，通过submit方法返回的是一个Future对象，它代表了一个未来可期的结果。通过Future对象，我们可以在主线程（或主进程）中获取某个线程（或任务）的状态以及返回值，实现了多线程和多进程编码接口的一致性。
具体来说，Future对象具有以下特点：

• 获取状态和返回值：通过result()方法可以获取一个任务的执行结果。如果任务尚未完成，调用result()方法会阻塞主线程，直到任务完成并返回结果。
  
• 异步通知：当一个线程完成时，主线程可以立即得到通知。可以通过done()方法判断任务是否已完成，或使用add_done_callback()方法注册一个回调函数，在任务完成时自动调用该函数。
  
• 异常处理：如果任务抛出异常，Future对象会将异常抛出到主线程。可以使用exception()方法获取异常对象。
  

通过返回Future对象，我们可以更方便地管理和控制线程池中的任务。可以在主线程中获取任务的状态、返回值和异常信息，避免了线程之间的显式同步和等待。
总的来说，ThreadPoolExecutor模块提供了一种高级的多线程编程接口，使得多线程编程更加简洁和易用。它实现了多线程和多进程的编码接口一致性，使得我们可以使用类似的方式处理多线程和多进程编程任务。
2. 基础使用

创建线程池对象
可以使用ThreadPoolExecutor类创建一个线程池对象。可以指定线程池的大小（即可同时运行的线程数量），也可以使用默认值（大小为系统默认的处理器数量）。

1. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
2. import time
4. def get_html(times):
5.     time.sleep(times)
6.     print("get page {} success".format(times))
7.     return times
9. executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)    # 表示在这个线程池中同时运行的线程有3个线程

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提交任务
使用submit()方法向线程池提交任务，该方法接受一个可调用对象（函数、方法等）作为参数，并返回一个Future对象，表示异步执行的结果。

1. def my_task(arg):
2.     # 执行任务的代码
3.     return result
5. # 提交任务到线程池
6. future = executor.submit(my_task, arg)

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获取任务结果
可以使用Future对象的result()方法来获取任务的结果。如果任务尚未完成，result()方法会阻塞当前线程，直到任务完成并返回结果。

1. # 获取任务的结果
2. result = future.result()

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获取一组任务结果
使用submit()方法向线程池提交一组任务，并获取返回的Future对象列表，使用as_completed()函数迭代处理Future对象列表，它会在任务完成时产生结果。可以使用next()函数或直接使用for循环来获取结果

1. def my_task(arg):
2.     # 执行任务的代码
3.     return result
5. args = [arg1, arg2, arg3, ...]
6. futures = [executor.submit(my_task, arg) for arg in args]
9. # 使用next()函数获取每个任务的结果
10. for future in as_completed(futures):
11.     result = future.result()
12.     # 处理任务结果
14. # 或者使用for循环获取每个任务的结果
15. for future in as_completed(futures):
16.     result = future.result()
17.     # 处理任务结果

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批量提交任务
除了逐个提交任务，还可以使用map()方法批量提交任务。map()方法接受一个可调用对象和一个可迭代的参数列表，然后并行地对参数列表中的每个参数调用可调用对象，并返回一个迭代器，用于获取每个任务的结果。

1. def my_task(arg):
2.     # 执行任务的代码
3.     return result
5. args = [arg1, arg2, arg3, ...]
7. # 批量提交任务并获取结果
8. results = executor.map(my_task, args)

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等待任务完成
使用wait()方法等待所有已提交的任务完成。可以指定超时时间，如果超时时间到达而还有任务未完成，则不再等待并返回结果。

1. from concurrent.futures import ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
3. # 等待所有任务完成
4. executor.wait(futures)
6. # 等待任意任务完成
7. executor.wait(futures, return_when=FIRST_COMPLETED)
9. # 等待所有任务完成或达到超时时间（单位为秒）
10. executor.wait(futures, timeout=10)

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wait()方法接受三个参数：

• fs：要等待的Future对象列表。
  
• timeout：可选参数，指定等待的超时时间（单位为秒）。如果超时时间到达而还有任务未完成，则不再等待并返回结果。
  
• return_when：可选参数，指定返回结果的条件。默认为ALL_COMPLETED，表示等待所有任务完成；也可以指定为FIRST_COMPLETED，表示等待任意一个任务完成。
  

 
关闭线程池
在不再需要线程池时，应该调用shutdown()方法关闭线程池。关闭线程池后，将不再接受新的任务提交，但会等待已提交的任务完成。

1. # 关闭线程池
2. executor.shutdown()

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来源:https://www.cnblogs.com/beyond-tester/p/17804328.html
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