Python並發程式設計線程池/進程池

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。

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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！