Python 线程池ThreadPoolExecutor初识_threadpoolexecutor(max_workers

线程池的使用

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。

如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定。

Exectuor 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)，只是该函数将会启动多个线程，以异步方式立即对 iterables 执行 map 处理。
• shutdown(wait=True)：关闭线程池。

程序将 task 函数提交（submit）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。由于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“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表。

Future 提供了如下方法：

• 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、不可被取消，该方法返回 True。
• done()：如果该 Funture 代表的线程任务被成功取消或执行完成，则该方法返回 True。
• 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。

在用完一个线程池后，应该调用该线程池的 shutdown() 方法，该方法将启动线程池的关闭序列。调用 shutdown() 方法后的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。当线程池中的所有任务都执行完成后，该线程池中的所有线程都会死亡。

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

1. 调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池。
2. 定义一个普通函数作为线程任务。
3. 调用 ThreadPoolExecutor 对象的 submit() 方法来提交线程任务。
4. 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。

def test(value1, value2=None):
    print("%s threading is printed %s, %s"%(threading.current_thread().name, value1, value2))
    time.sleep(2)
    return 'finished'
 
def test_result(future):
    print(future.result())
 
if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    threadPool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4, thread_name_prefix="test_")
    for i in range(0,10):
        future = threadPool.submit(test, i,i+1)
 
    threadPool.shutdown(wait=True)

结果：

test__0 threading is printed 0, 1
test__1 threading is printed 1, 2
test__2 threading is printed 2, 3
test__3 threading is printed 3, 4
test__1 threading is printed 4, 5
test__0 threading is printed 5, 6
test__3 threading is printed 6, 7

获取执行结果

前面程序调用了 Future 的 result() 方法来获取线程任务的运回值，但该方法会阻塞当前主线程，只有等到钱程任务完成后，result() 方法的阻塞才会被解除。

如果程序不希望直接调用 result() 方法阻塞线程，则可通过 Future 的 add_done_callback() 方法来添加回调函数，该回调函数形如 fn(future)。当线程任务完成后，程序会自动触发该回调函数，并将对应的 Future 对象作为参数传给该回调函数。
直接调用result函数结果

def test(value1, value2=None):
    print("%s threading is printed %s, %s"%(threading.current_thread().name, value1, value2))
    time.sleep(2)
    return 'finished'
 
def test_result(future):
    print(future.result())
 
if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    threadPool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4, thread_name_prefix="test_")
    for i in range(0,10):
        future = threadPool.submit(test, i,i+1)
#         future.add_done_callback(test_result)
        print(future.result())
 
    threadPool.shutdown(wait=True)
    print('main finished')

结果：

test__0 threading is printed 0, 1
finished
test__0 threading is printed 1, 2
finished
test__1 threading is printed 2, 3
finished

去掉上面注释部分，调用future.add_done_callback函数，注释掉第16行（   print(future.result())   ）

test__0 threading is printed 0, 1
test__1 threading is printed 1, 2
test__2 threading is printed 2, 3
test__3 threading is printed 3, 4
finished
finished
finished
test__1 threading is printed 4, 5
test__0 threading is printed 5, 6
finished

另外，由于线程池实现了上下文管理协议（Context Manage Protocol），因此，程序可以使用 with 语句来管理线程池，这样即可避免手动关闭线程池，如上面的程序所示。

此外，Exectuor 还提供了一个 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 方法，该方法的功能类似于全局函数 map()，区别在于线程池的 map() 方法会为 iterables 的每个元素启动一个线程，以并发方式来执行 func 函数。这种方式相当于启动 len(iterables) 个线程，井收集每个线程的执行结果。

例如，如下程序使用 Executor 的 map() 方法来启动线程，并收集线程任务的返回值：

示例换成多参数的：

def test(value1, value2=None):
    print("%s threading is printed %s, %s"%(threading.current_thread().name, value1, value2))
#     time.sleep(2)
 
 
if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    threadPool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4, thread_name_prefix="test_")
    for i in range(0,10):
#         test(str(i), str(i+1))
        threadPool.map(test, [i],[i+1]) # 这是运行一次test的参数，众所周知map可以让test执行多次，即一个[]代表一个参数，一个参数赋予不同的值即增加[]的长度如从[1]到[1,2,3]
    threadPool.shutdown(wait=True)

上面程序使用 map() 方法来启动 4个线程（该程序的线程池包含 4 个线程，如果继续使用只包含两个线程的线程池，此时将有一个任务处于等待状态，必须等其中一个任务完成，线程空闲出来才会获得执行的机会），map() 方法的返回值将会收集每个线程任务的返回结果。
通过上面程序可以看出，使用 map() 方法来启动线程，并收集线程的执行结果，不仅具有代码简单的优点，而且虽然程序会以并发方式来执行 test() 函数，但最后收集的 test() 函数的执行结果，依然与传入参数的结果保持一致。

Reference:

[1] http://c.biancheng.net/view/2627.html

[2] https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6862333.html

 

另外附上一些其他自己的研究：

如何在回调函数中添加参数：用functools.partial封装函数

def test(value1, value2=None):
    print("%s threading is printed %s, %s"%(threading.current_thread().name, value1, value2))
    time.sleep(2)
    return 'finished'
 
def test_result(future, n):
    print(future.result(), n)
 
if __name__ == "__main__":
    import numpy as np
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    threadPool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4, thread_name_prefix="test_")
    for i in range(0,10):
        future = threadPool.submit(test, i,i+1)
        future.add_done_callback(functools.partial(test_result, n=i))
 
    threadPool.shutdown(wait=True)
    print('main finished')