一、进程池。

当并发的任务数量远远大于计算机所能承受的范围,即无法一次性开启过多的任务数量就应该考虑去 限制进程数或线程数,从而保证服务器不会因超载而瘫痪。这时候就出现了进程池和线程池。

二、concurrent.futures模块介绍

concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口

ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用

ProcessPoolExecutor:进程池,提供异步调用

Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class

三、基本方法:

submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务

map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1):取代for循环submit的操作

shutdown(wait=True):相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作

  • wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
  • wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕
  • 但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任务执行完毕
  • submit和map必须在shutdown之前

result(timeout=None):取得结果

add_done_callback(fn):回调函数

done():判断某一个线程是否完成

cancle():取消某个任务

四、进程池代码实例——ProcessPoolExecutor

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import current_process
import time def func(i):
print(f'进程 {current_process().name} 正在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2 if __name__ == '__main__':
pool = ProcessPoolExecutor(4) # 进程池只有4个进程
lt = []
for i in range(20): # 假设执行20个任务
future = pool.submit(func,i) # func任务要做20次,4个进程负责完成这个20个任务
# print(future.result()) # 如果没有结果就一直等待拿到结果,导致了所有任务都在串行
lt.append(future)
pool.shutdown() # 默认为True,关闭了池的入口,会等待所有的任务执行完,结束阻塞,
for fu in lt:
print(fu.result()) # 等待所有的任务都执行完了,一起把返回值打印出来

五、线程池代码示例——ThreadPoolExecutor

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
import time def func(i):
print(f'线程 {currentThread().name} 正在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2 if __name__ == '__main__':
fool = ThreadPoolExecutor(4) # 线程池里只有4个线程
lt = []
for i in range(20):
futrue = fool.submit(func,i) # func任务要做20次,4个线程负责完成这20次任务
lt.append(futrue)
fool.shutdown() # 默认为True,关闭了池的入口,会等待所有的任务执行完,结束阻塞,
for fu in lt:
print(fu.result()) # 等待所有的任务都执行完了,一起把返回值打印出来

六、回调函数add_done_callback(fn)

提交任务的两种方式:

同步: 提交了一个任务,必须等任务执行完了(拿到返回值),才能执行下一行代码

异步: 提交了一个任务,不要等执行完了,可以直接执行下一行代码。

ps:进程和线程回调方法的使用写一块了,注释掉的是进程的使用。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
from threading import currentThread
from multiprocessing import current_process
import time def task(i):
print(f'线程 {currentThread().name} 正在执行任务 {i}')
# print(f'进程 {current_process().name} 正在执行任务 {i}')
time.sleep(1)
return i**2 def parse(futrue):
# 处理拿到的结果
print(futrue.result()) if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPoolExecutor(4) # 线程池里只有4个线程
# pool = ProcessPoolExecutor(4) # 进程池里只有4个进程
lt = []
for i in range(20):
futrue = pool.submit(task,i) # task任务要做20次,分别由四个进程完成这20个任务
futrue.add_done_callback(parse)
# 为当前任务绑定一个函数,在当前任务执行结束的时候会触发这个函数
# 会把futrue对象作为参数传给函数
# 这个称之为回调函数,处理完了回来就调用这个函数。

跟上面线程池里的例子相比:回调函数的作用,不需要等待所有的任务执行完才打印返回值。每执行完一个任务直接打印结果,实现一个并发的效果,效率有所提升。

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