concurrent.futures 这个模块是异步调用的机制
concurrent.futures 提交任务都是用submit
for + submit 多个任务的提交
shutdown 是等效于Pool中的close+join,是指不允许再继续向池中增加任务,然后让父进程(线程)等待池中所有进程执行完所有任务。
针对计算密集的程序来说
不管是Pool的进程池还是ProcessPoolExecutor()的进程池,执行效率相当
ThreadPoolExecutor 的效率要差很多
所以 当计算密集时,使用多进程。
#1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务 #map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作 #shutdown(wait=True) 相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作 wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续 wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕 但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任务执行完毕 submit和map必须在shutdown之前 #result(timeout=None) 取得结果 #add_done_callback(fn) 回调函数
线程池:
#线程池 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def func(num): print('这是我的第%s次' % num) time.sleep(1) t = ThreadPoolExecutor(100) for i in range(1000): t.submit(func,i) t.shutdown()
进程池:
# 进程池 需要 __main__ from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import time def func(num): print('这是我的第%s次' % num) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor(5) # 建议进程池中最大进程数量为cpu核心数+1 for i in range(1,1001): p.submit(func,i) p.shutdown()
回调函数:
方法: map,submit,add_done_callback,result
进程池中的回调函数是父进程调用的,和子进程没有关系
线程池中的回调函数是子线程调用的,和父线程没有关系 (current thread())
# 进程池回调函数 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import os import requests def func(num): info = '这是我的第%s' % num return info def call_back_func(res): print(res.result()) if __name__ == '__main__': p = ProcessPoolExecutor(20) for i in range(1000): p.submit(func,i).add_done_callback(call_back_func) p.shutdown() # 线程池回调函数 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import os import requests def func(num): info = '这是我的第%s' % num return info def call_back_func(res): print(res.result()) if __name__ == '__main__': p = ThreadPoolExecutor(20) for i in range(1000): p.submit(func,i).add_done_callback(call_back_func) p.shutdown()