python并发之concurrent.futures

concurrent：并发

　　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。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的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 
concurrent.futures基础模块是executor和future。

　　Executor　　

　　Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。它为具体的异步执行定义了一些基本的方法。 ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。

　　submit方法

　　Executor中定义了submit()方法，这个方法的作用是提交一个可执行的回调task，并返回一个future实例。future对象代表的就是给定的调用。

　　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。

　　map方法

　　Exectuor还为我们提供了map方法，和内建的map用法类似。映射。

　　future

　　Future实例是由Executor.submit()创建的。可以理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础。通常情况下，我们执行io操作，访问url时（如下）在等待结果返回之前会产生阻塞，cpu不能做其他事情，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。

　　示例：

　　

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import os,time,random
def foo(i):
    print('%s is running %s'%(os.getpid(),i))
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    return i**2
if __name__ == '__main__':
    print('cpu_num:',os.cpu_count())
    executor=ProcessPoolExecutor()
    print('executor',executor,type(executor))
    # futures=[]
    # for i in range(10):
    #     future=executor.submit(foo,i)
    #     futures.append(future)
    futures=[executor.submit(foo,i) for i in range(10)]
    executor.shutdown()
    #程序运行到这里有明显的时间间隔，可见是在shutdown存在的情况下，程序将future全部执行完，才继续往下走的
    print('主')
    print(futures)
    for future in futures:
        print(future.result())

　　输出：

cpu_num: 8
executor <concurrent.futures.process.ProcessPoolExecutor object at 0x00000276745AA978> <class 'concurrent.futures.process.ProcessPoolExecutor'>
11740 is running 0
3156 is running 1
9928 is running 2
2208 is running 3
2324 is running 4
13080 is running 5
1892 is running 6
2964 is running 7
2208 is running 8
2324 is running 9
主
[<Future at 0x27674900e10 state=finished returned int>, <Future at 0x27674949dd8 state=finished returned int>, <Future at 0x27674949e80 state=finished returned int>, <Future at 0x27674949f28 state=finished returned int>, <Future at 0x27674949fd0 state=finished returned int>, <Future at 0x2767495a0b8 state=finished returned int>, <Future at 0x2767495a198 state=finished returned int>, <Future at 0x2767495a278 state=finished returned int>, <Future at 0x2767495a358 state=finished returned int>, <Future at 0x2767495a438 state=finished returned int>]
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

　　

　　利用ThreadProcessExecutor爬虫

　　

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
import requests
def get(url):
    r=requests.get(url)
    return {'url':url,'text':r.text}
def parse(future):
    dic=future.result()          #future对象调用result方法取其值、
    f=open('db.text','a')
    date='url:%s
'%len(dic['text'])
    f.write(date)
    f.close()
if __name__ == '__main__':
    executor=ThreadPoolExecutor()
    url_l = ['http://cn.bing.com/', 'http://www.cnblogs.com/wupeiqi/', 'http://www.cnblogs.com/654321cc/',
                 'https://www.cnblogs.com/', 'http://society.people.com.cn/n1/2017/1012/c1008-29581930.html',
                 'http://www.xilu.com/news/shaonianxinzangyou5gedong.html', ]
    futures=[]
    for url in url_l:
        executor.submit(get,url).add_done_callback(parse)         #与Pool进程池回调函数接收的是A函数的返回值(对象ApplyResult.get()得到的值)。
    executor.shutdown()                                           #这里回调函数parse，接收的参数是submit生成的 Future对象。
    print('主')

　　输出：