Python並發程式設計線程池/進程池
- 巴扎黑原創
- 2017-03-18 11:37:101852瀏覽
引言
Python標準函式庫為我們提供了threading和multiprocessing模組編寫對應的多執行緒/多行程程式碼，但是當專案達到一定的規模，頻繁建立/銷毀行程或執行緒是非常消耗資源的，這個時候我們就要編寫自己的執行緒池/進程池，以空間換時間。但從Python3.2開始，標準函式庫為我們提供了concurrent.futures模組，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩個類，實現了對threading和multiprocessing的進一步抽象，對編寫線程池/進程池提供了直接的支援。
Executor和Future
concurrent.futures模組的基礎是Exectuor，Executor是一個抽象類，它不能直接被使用。但是它提供的兩個子類別ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor卻非常有用，顧名思義兩者分別被用來建立執行緒池和進程池的程式碼。我們可以將對應的tasks直接放入線程池/進程池，不需要維護Queue來操心死鎖的問題，線程池/進程池會自動幫我們調度。
Future這個概念相信有java和nodejs下程式設計經驗的朋友肯定不陌生了，你可以把它理解為一個在未來完成的操作，這是非同步程式設計的基礎，傳統程式模式下例如我們操作queue.get的時候，在等待返回結果之前會產生阻塞，cpu不能讓出來做其他事情，而Future的引入幫助我們在等待的這段時間可以完成其他的操作。關於在Python中進行非同步IO可以閱讀完本文之後參考我的Python並發程式設計協程/非同步IO。
p.s: 如果你還是在堅守Python2.x，請先安裝futures模組。
pip install futures
使用submit來操作線程池/進程池
我們先透過下面這段程式碼來了解線程池的概念
# example1.py
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def return_future_result(message):
time.sleep(2)
return message
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 创建一个最大可容纳2个task的线程池
future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello")) # 往线程池里面加入一个task
future2 = pool.submit(return_future_result, ("world")) # 往线程池里面加入一个task
print(future1.done()) # 判断task1是否结束
time.sleep(3)
print(future2.done()) # 判断task2是否结束
print(future1.result()) # 查看task1返回的结果
print(future2.result()) # 查看task2返回的结果我們根據運行結果來分析一下。我們使用submit方法來在執行緒池中加入一個task，submit傳回一個Future物件，對於Future物件可以簡單地理解為一個在未來完成的操作。在第一個print語句中很明顯因為time.sleep(2)的原因我們的future1沒有完成，因為我們使用time.sleep(3)暫停了主線程，所以到第二個print語句的時候我們線程池裡的任務都已經全部結束。
ziwenxie :: ~ » python example1.py False True hello world # 在上述程序执行的过程中，通过ps命令我们可以看到三个线程同时在后台运行 ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python ziwenxie 8361 7557 8361 3 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py ziwenxie 8361 7557 8362 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py ziwenxie 8361 7557 8363 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py
上面的程式碼我們也可以改寫為進程池形式，api和執行緒池如出一轍，我就不囉嗦了。
# example2.py
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time
def return_future_result(message):
time.sleep(2)
return message
pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello"))
future2 = pool.submit(return_future_result, ("world"))
print(future1.done())
time.sleep(3)
print(future2.done())
print(future1.result())
print(future2.result())下面是執行結果
ziwenxie :: ~ » python example2.py False True hello world ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python ziwenxie 8560 7557 8560 3 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8560 7557 8563 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8560 7557 8564 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8561 8560 8561 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8562 8560 8562 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py
使用map/wait來操作執行緒池/進程池
除了submit，Exectuor也為我們提供了map方法，和內建的map用法類似，下面我們透過兩個例子來比較兩者的差異。
使用submit操作回顧
# example3.py
import concurrent.futures
import urllib.request
URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
def load_url(url, timeout):
with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
return conn.read()
# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
# Start the load operations and mark each future with its URL
future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
url = future_to_url[future]
try:
data = future.result()
except Exception as exc:
print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
else:
print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))從運行結果可以看出，as_completed不是按照URLS列表元素的順序傳回的。
ziwenxie :: ~ » python example3.py 'http://example.com/' page is 1270 byte 'https://api.github.com/' page is 2039 bytes 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes
使用map
# example4.py
import concurrent.futures
import urllib.request
URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']
def load_url(url):
with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
return conn.read()
# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)):
print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))從運行結果可以看出，map是按照URLS列表元素的順序返回的，並且寫出的程式碼更加簡潔直觀，我們可以根據具體的需求任選一種。
ziwenxie :: ~ » python example4.py 'http://httpbin.org' page is 12150 bytes 'http://example.com/' page is 1270 bytes 'https://api.github.com/' page is 2039 bytes
第三種選擇wait
wait方法接會傳回一個tuple(元組)，tuple中包含兩個set(集合)，一個是completed(完成的)另外一個是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一個優點就是獲得更大的自由度，它接收三個參數FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，預設為ALL_COMPLETED。
我們透過下面這個範例來看三個參數的差異
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed
from time import sleep
from random import randint
def return_after_random_secs(num):
sleep(randint(1, 5))
return "Return of {}".format(num)
pool = ThreadPoolExecutor(5)
futures = []
for x in range(5):
futures.append(pool.submit(return_after_random_secs, x))
print(wait(futures))
# print(wait(futures, timeout=None, return_when='FIRST_COMPLETED'))如果採用預設的ALL_COMPLETED，程式會阻塞直到執行緒池裡面的所有任務都完成。
ziwenxie :: ~ » python example5.py
DoneAndNotDoneFutures(done={
<Future at 0x7f0b06c9bc88 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f0b06cbaa90 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f0b06373898 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f0b06352ba8 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f0b06373b00 state=finished returned str>}, not_done=set())如果採用FIRST_COMPLETED參數，程式並不會等到執行緒池裡面所有的任務都完成。
ziwenxie :: ~ » python example5.py
DoneAndNotDoneFutures(done={
<Future at 0x7f84109edb00 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f840e2e9320 state=finished returned str>,
<Future at 0x7f840f25ccc0 state=finished returned str>},
not_done={<Future at 0x7f840e2e9ba8 state=running>,
<Future at 0x7f840e2e9940 state=running>})思考題
寫一個小程式對比multiprocessing.pool(ThreadPool)和ProcessPollExecutor(ThreadPoolExecutor)在執行效率上的差距，結合上面提到的Future思考為什麼會造成這樣的結果。
#以上是Python並發程式設計線程池/進程池的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！