Python快速而美丽[v1.0.0][线程池]
116 浏览量
2020-12-21
02:52:54
上传
评论
收藏 66KB PDF 举报
Python快速而美丽快速而美丽[v1.0.0][线程池线程池]
线程池线程池
当程序中需要创建大量生存期很短的线程时，应该考虑使用线程池，因为线程的创建成本较高，每次创建都要与系统交互，线
程池在系统启动时就创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它，当
该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待下一个函数
使用线程池可以有效的控制系统中并发线程的数量，线程池的最大线程数就限制了并发的上限
线程池的基类是concurrent.futures模块中的Executor，它提供了两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor前者用于创建
线程池后者用于创建进程池
Executor
它提供了如下常用方法：
submit(fn, *args, **kwargs):将fn函数提交给线程池，*args代表传给fn函数的参数，*kwargs代表以关键字参数的形式为fn函数
传入参数
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1):该函数类似于全局函数map(func, *iterables),只是该函数将会为iterables的
每一个元素启动一个线程，以并发的形式来执行func函数，以异步方式立即对iterables执行map处理，相当于启动
len(iterables)个线程，并返回每个线程的执行结果
shutdown(wait=True):关闭线程池，在用完一个线程池后，应该调用其shutdown()方法，该方法将启动线程池的关闭序列，调
用了该方法后线程池不再接收新任务，但会将以前所有的已提交任务执行完成，当线程池中所有的任务都执行完成后，该线程
池中的所有线程都会死亡
程序将task函数提交给线程池后，submit方法会返回一个Future对象，Future类主要用于获取线程任务函数的返回值，因为线
程任务会在新线程中以异步方式执行，因此线程执行的函数相当于一个将来的任务
Future
它提供了如下常用方法：
cancel():取消该Future代表的线程任务，如果该任务正在执行，不可取消，则该方法返回False，否则，程序会取消该任务，
并返回True
cancelled():返回Future代表的线程任务是否被成功取消
running():如果该Future代表的线程任务正在执行、不可取消，该方法返回Ture
done():如果该Future代表的线程任务被成功取消或者执行完成，则该方法返回Ture
result(timeout=None):获取该Future代表的线程任务最后返回的结果，如果Future代表的线程任务还未完成，该方法将会阻塞
当前线程，其中timeout参数指定最多阻塞多少秒
exception(timeout=None):获取该Future代表的线程任务所引发的异常，如果该任务成功完成，没有异常，则该方法返回None
add_done_callback(fn):为该Future代表的线程任务注册一个“回调函数”，当该任务成功完成时，程序会自动触发该fn函数
代码示例代码示例
使用线程池执行任务的步骤如下：
调用ThreadPoolExecutor类的构造器创建一个线程池
定义一个普通作为线程任务
调用ThreadPoolExecutor对象的submit()方法来提交线程任务
当不想提交任何任务时，调用ThreadPoolExecutor对象的shutdown()方法来关闭线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time
# 定义一个准备作为线程任务的函数
def action(max):
my_sum = 0
for i in range(max):
print(threading.current_thread().name + ' ' + str(i))
my_sum += i
return my_sum
# 创建一个包含2条线程的线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 向线程池提交一个task, 50会作为action()函数的参数, 并且返回future对象
future1 = pool.submit(action, 50)
# 向线程池再提交一个task, 100会作为action()函数的参数, 并且返回future对象
future2 = pool.submit(action, 100)
# 判断future1代表的任务是否结束
print(future1.done())
time.sleep(3)
评论0