Python 线程池模块threadpool 、 concurrent.futures 的 ThreadPoolExecutor

一、threadpool   基本用法

pip install threadpool   

pool = ThreadPool(poolsize)  
requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)  
[pool.putRequest(req) for req in requests]  
pool.wait()

第一行定义了一个线程池，表示最多可以创建poolsize这么多线程；

第二行是调用makeRequests创建了要开启多线程的函数，以及函数相关参数和回调函数，其中回调函数可以不写，default是无，也就是说makeRequests只需要2个参数就可以运行；

第三行使用列表生成式代替for循环，是将所有要运行多线程的请求扔进线程池，

[pool.putRequest(req) for req in requests]等同于

　　for req in requests:  

　　　　 pool.putRequest(req) 

第四行是等待所有的线程完成工作后退出。

二、代码实例

要处理的函数，只需要一个传参：

import time
import threadpool  
def sayhello(str):
    print "Hello ",str
    time.sleep(2)

name_list =['xiaozi','aa','bb','cc']
start_time = time.time()
pool = threadpool.ThreadPool(10) 
requests = threadpool.makeRequests(sayhello, name_list) 
[pool.putRequest(req) for req in requests] 
pool.wait() 
print '%d second'% (time.time()-start_time)

要处理的函数，只需要N个传参：

方式一：---参数列表元素需要用元组，（[args,...], None）

import time
import threadpool
def sayhello(a, b, c):
    print("Hello ",a, b, c)
    time.sleep(2)

def call_back():
    print('call_back...........')


name_list = [([1,2,3], None), ([4,5,6], None) ]

start_time = time.time()
pool = threadpool.ThreadPool(10)
requests = threadpool.makeRequests(sayhello, name_list)
[pool.putRequest(req) for req in requests]
pool.wait()
print('%d second'% (time.time()-start_time))

Hello 1 2 3
Hello 4 5 6
2 second

Process finished with exit code 0

方式二：---参数列表元素需要用元组，（None， {'key':'value', .......}）

import time
import threadpool
def sayhello(a, b, c):
    print("Hello ",a, b, c)
    time.sleep(2)

def call_back():
    print('call_back...........')


# name_list = [([1,2,3], None), ([4,5,6], None) ]
name_list = [(None, {'a':1,'b':2,'c':3}), (None, {'a':4,'b':5, 'c':6}) ]

start_time = time.time()
pool = threadpool.ThreadPool(10)
requests = threadpool.makeRequests(sayhello, name_list)
[pool.putRequest(req) for req in requests]
pool.wait()
print('%d second'% (time.time()-start_time))

concurrent.futures 的ThreadPoolExecutor (线程池) 

https://www.jianshu.com/p/6d6e4f745c27

从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。

相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值：

1. 主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。
2. 当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。
3. 让多线程和多进程的编码接口一致。

线程池的基本使用

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
#  @Time: 2020/11/21 17:55
#  @Author:zhangmingda
#  @File: ThreadPoolExecutor_study.py
#  @Software: PyCharm
#  Description:

from  concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

task_args_list = [('zhangsan', 2),('lishi',3), ('wangwu', 4)]
def task(name, seconds):
    print('% sleep %s seconds start...' % (name, seconds))
    time.sleep(seconds)
    print('% sleep %s seconds done' % (name, seconds))
    return '%s task done' % name

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:
    # [ t.submit(task, *arg) for  arg in task_args_list]
    task1 = t.submit(task, '张三', 1)
    task2 = t.submit(task, '李四', 2)
    task3 = t.submit(task, '王五', 2)
    task4 = t.submit(task, '赵柳', 3)
    print(task1.done())
    print(task2.done())
    print(task3.done())
    print(task4.done())
    time.sleep(2)
    print(task1.done())
    print(task2.done())
    print(task3.done())
    print(task4.done())

    print(task1.result())
    print(task2.result())
    print(task3.result())
    print(task4.result())

• 使用 with 语句 ，通过 ThreadPoolExecutor 构造实例，同时传入 max_workers 参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。

• 使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意 submit() 不是阻塞的，而是立即返回。

• 通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，提交任务后立即判断任务状态，显示四个任务都未完成。在延时2.5后，task1 和 task2 执行完毕，task3 仍在执行中。

• 使用 result() 方法可以获取任务的返回值 【注意result 是阻塞的会阻塞主线程】

主要方法：

wait

wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

wait 接受三个参数：
fs: 表示需要执行的序列
timeout: 等待的最大时间，如果超过这个时间即使线程未执行完成也将返回
return_when：表示wait返回结果的条件，默认为 ALL_COMPLETED 全部执行完成再返回；可指定FIRST_COMPLETED 当第一个执行完就退出阻塞

from  concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,wait,FIRST_COMPLETED, ALL_COMPLETED
import time

task_args_list = [('zhangsan', 1),('lishi',2), ('wangwu', 3)]
task_list = []


def task(name, seconds):
    print('% sleep %s seconds start...' % (name, seconds))
    time.sleep(seconds)
    print('% sleep %s seconds done' % (name, seconds))
    return '%s task done' % name

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:
    [task_list.append(t.submit(task, *arg)) for  arg in task_args_list]
    wait(task_list, return_when=FIRST_COMPLETED) # 等了一秒
    print('all_task_submit_complete! and First task complete!')
    print(wait(task_list,timeout=1.5)) # 又等了1.5秒，合计等了2.5秒

as_completed 

上面虽提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断。最好的方法是当某个任务结束了，就给主线程返回结果，而不是一直判断每个任务是否结束。

concurrent.futures 中 的 as_completed() 就是这样一个方法，当子线程中的任务执行完后，直接用 result() 获取返回结果

task_args_list = [('zhangsan', 1),('lishi',3), ('wangwu', 2)]
task_list = []


def task(name, seconds):
    print('%s sleep %s seconds start...' % (name, seconds))
    time.sleep(seconds)
    return '%s sleep %s seconds done' % (name, seconds)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:
    [task_list.append(t.submit(task, *arg)) for  arg in task_args_list]
    [print(future.result()) for future in as_completed(task_list)]

    print('All Task Done!!!!!!!!!')

map

map(fn, *iterables, timeout=None)

fn： 第一个参数 fn 是需要线程执行的函数；
iterables：第二个参数接受一个可迭代对象；
timeout： 第三个参数 timeout 跟 wait() 的 timeout 一样，但由于 map 是返回线程执行的结果，如果 timeout小于线程执行时间会抛异常 TimeoutError。

用法如下:

def spider(page):
    time.sleep(page)
    return page

start = time.time()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

i = 1
for result in executor.map(spider, [2, 3, 1, 4]):
    print("task{}:{}".format(i, result))
    i += 1

#  运行结果
task1:2
task2:3
task3:1
task4:4

使用 map 方法，无需提前使用 submit 方法，map 方法与 python 高阶函数 map 的含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。

上面的代码对列表中的每个元素都执行 spider() 函数，并分配各线程池。

可以看到执行结果与上面的 as_completed() 方法的结果不同，输出顺序和列表的顺序相同，就算 1s 的任务先执行完成，也会先打印前面提交的任务返回的结果。