小编给大家分享一下python中线程池的使用方法,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨方法吧!
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。
实际上,在 Java 的多线程编程中同样有 Future,此处的 Future 与 Java 的 Future 大同小异。
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。
调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池。
定义一个普通函数作为线程任务。
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 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 future2 = pool.submit(action, 100) # 判断future1代表的任务是否结束 print(future1.done()) time.sleep(3) # 判断future2代表的任务是否结束 print(future2.done()) # 查看future1代表的任务返回的结果 print(future1.result()) # 查看future2代表的任务返回的结果 print(future2.result()) # 关闭线程池 pool.shutdown()
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 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 future2 = pool.submit(action, 100) # 判断future1代表的任务是否结束 print(future1.done()) time.sleep(3) # 判断future2代表的任务是否结束 print(future2.done()) # 查看future1代表的任务返回的结果 print(future1.result()) # 查看future2代表的任务返回的结果 print(future2.result()) # 关闭线程池 pool.shutdown()
读者可以自己运行此代码查看运行结果,这里不再演示。
当程序使用 Future 的 result() 方法来获取结果时,该方法会阻塞当前线程,如果没有指定 timeout 参数,当前线程将一直处于阻塞状态,直到 Future 代表的任务返回。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 with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as pool: # 向线程池提交一个task, 50会作为action()函数的参数 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 future2 = pool.submit(action, 100) def get_result(future): print(future.result()) # 为future1添加线程完成的回调函数 future1.add_done_callback(get_result) # 为future2添加线程完成的回调函数 future2.add_done_callback(get_result) print('--------------')
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 with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as pool: # 向线程池提交一个task, 50会作为action()函数的参数 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 future2 = pool.submit(action, 100) def get_result(future): print(future.result()) # 为future1添加线程完成的回调函数 future1.add_done_callback(get_result) # 为future2添加线程完成的回调函数 future2.add_done_callback(get_result) print('--------------')
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。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4条线程的线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: # 使用线程执行map计算 # 后面元组有3个元素,因此程序启动3条线程来执行action函数 results = pool.map(action, (50, 100, 150)) print('--------------') for r in results: print(r)
上面程序使用 map() 方法来启动 3 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。
看完了这篇文章,相信你对python中线程池的使用方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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