線程池的使用

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor，Executor 提供了兩個子類，即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于創建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創建進程池。

如果使用線程池/進程池來管理并發編程，那么只要將相應的 task 函數提交給線程池/進程池，剩下的事情就由線程池/進程池來搞定。

Exectuor 提供了如下常用方法：

submit(fn, *args, **kwargs)：將 fn 函數提交給線程池。*args 代表傳給 fn 函數的參數，*kwargs 代表以關鍵字參數的形式為 fn 函數傳入參數。 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：該函數類似于全局函數 map(func, *iterables)，只是該函數將會啟動多個線程，以異步方式立即對 iterables 執行 map 處理。 shutdown(wait=True)：關閉線程池。

程序將 task 函數提交（submit）給線程池后，submit 方法會返回一個 Future 對象，Future 類主要用于獲取線程任務函數的返回值。由于線程任務會在新線程中以異步方式執行，因此，線程執行的函數相當于一個“將來完成”的任務，所以 Python 使用 Future 來代表。

實際上，在 Java 的多線程編程中同樣有 Future，此處的 Future 與 Java 的 Future 大同小異。

Future 提供了如下方法：

cancel()：取消該 Future 代表的線程任務。如果該任務正在執行，不可取消，則該方法返回 False；否則，程序會取消該任務，并返回 True。 cancelled()：返回 Future 代表的線程任務是否被成功取消。 running()：如果該 Future 代表的線程任務正在執行、不可被取消，該方法返回 True。 done()：如果該 Funture 代表的線程任務被成功取消或執行完成，則該方法返回 True。 result(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務最后返回的結果。如果 Future 代表的線程任務還未完成，該方法將會阻塞當前線程，其中 timeout 參數指定最多阻塞多少秒。 exception(timeout=None)：獲取該 Future 代表的線程任務所引發的異常。如果該任務成功完成，沒有異常，則該方法返回 None。 add_done_callback(fn)：為該 Future 代表的線程任務注冊一個“回調函數”，當該任務成功完成時，程序會自動觸發該 fn 函數。

在用完一個線程池后，應該調用該線程池的 shutdown() 方法，該方法將啟動線程池的關閉序列。調用 shutdown() 方法后的線程池不再接收新任務，但會將以前所有的已提交任務執行完成。當線程池中的所有任務都執行完成后，該線程池中的所有線程都會死亡。

使用線程池來執行線程任務的步驟如下：

a、調用 ThreadPoolExecutor 類的構造器創建一個線程池。

b、定義一個普通函數作為線程任務。

c、調用 ThreadPoolExecutor 對象的 submit() 方法來提交線程任務。

d、當不想提交任何任務時，調用 ThreadPoolExecutor 對象的 shutdown() 方法來關閉線程池。

下面程序示范了如何使用線程池來執行線程任務：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準備作為線程任務的函數def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創建一個包含2條線程的線程池pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)# 向線程池提交一個task, 50會作為action()函數的參數future1 = pool.submit(action, 50)# 向線程池再提交一個task, 100會作為action()函數的參數future2 = pool.submit(action, 100)# 判斷future1代表的任務是否結束print(future1.done())time.sleep(3)# 判斷future2代表的任務是否結束print(future2.done())# 查看future1代表的任務返回的結果print(future1.result())# 查看future2代表的任務返回的結果print(future2.result())# 關閉線程池pool.shutdown()

上面程序中，第 13 行代碼創建了一個包含兩個線程的線程池，接下來的兩行代碼只要將 action() 函數提交（submit）給線程池，該線程池就會負責啟動線程來執行 action() 函數。這種啟動線程的方法既優雅，又具有更高的效率。

當程序把 action() 函數提交給線程池時，submit() 方法會返回該任務所對應的 Future 對象，程序立即判斷 futurel 的 done() 方法，該方法將會返回 False（表明此時該任務還未完成）。接下來主程序暫停 3 秒，然后判斷 future2 的 done() 方法，如果此時該任務已經完成，那么該方法將會返回 True。

程序最后通過 Future 的 result() 方法來獲取兩個異步任務返回的結果。

讀者可以自己運行此代碼查看運行結果，這里不再演示。

當程序使用 Future 的 result() 方法來獲取結果時，該方法會阻塞當前線程，如果沒有指定 timeout 參數，當前線程將一直處于阻塞狀態，直到 Future 代表的任務返回。

獲取執行結果

前面程序調用了 Future 的 result() 方法來獲取線程任務的運回值，但該方法會阻塞當前主線程，只有等到錢程任務完成后，result() 方法的阻塞才會被解除。

如果程序不希望直接調用 result() 方法阻塞線程，則可通過 Future 的 add_done_callback() 方法來添加回調函數，該回調函數形如 fn(future)。當線程任務完成后，程序會自動觸發該回調函數，并將對應的 Future 對象作為參數傳給該回調函數。

下面程序使用 add_done_callback() 方法來獲取線程任務的返回值：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準備作為線程任務的函數def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創建一個包含2條線程的線程池with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as pool: # 向線程池提交一個task, 50會作為action()函數的參數 future1 = pool.submit(action, 50) # 向線程池再提交一個task, 100會作為action()函數的參數 future2 = pool.submit(action, 100) def get_result(future): print(future.result()) # 為future1添加線程完成的回調函數 future1.add_done_callback(get_result) # 為future2添加線程完成的回調函數 future2.add_done_callback(get_result) print(’--------------’)

上面主程序分別為 future1、future2 添加了同一個回調函數，該回調函數會在線程任務結束時獲取其返回值。

主程序的最后一行代碼打印了一條橫線。由于程序并未直接調用 future1、future2 的 result() 方法，因此主線程不會被阻塞，可以立即看到輸出主線程打印出的橫線。接下來將會看到兩個新線程并發執行，當線程任務執行完成后，get_result() 函數被觸發，輸出線程任務的返回值。

另外，由于線程池實現了上下文管理協議（Context Manage Protocol），因此，程序可以使用 with 語句來管理線程池，這樣即可避免手動關閉線程池，如上面的程序所示。

此外，Exectuor 還提供了一個 map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 方法，該方法的功能類似于全局函數 map()，區別在于線程池的 map() 方法會為 iterables 的每個元素啟動一個線程，以并發方式來執行 func 函數。這種方式相當于啟動 len(iterables) 個線程，井收集每個線程的執行結果。

例如，如下程序使用 Executor 的 map() 方法來啟動線程，并收集線程任務的返回值：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingimport time# 定義一個準備作為線程任務的函數def action(max): my_sum = 0 for i in range(max): print(threading.current_thread().name + ’ ’ + str(i)) my_sum += i return my_sum# 創建一個包含4條線程的線程池with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: # 使用線程執行map計算 # 后面元組有3個元素，因此程序啟動3條線程來執行action函數 results = pool.map(action, (50, 100, 150)) print(’--------------’) for r in results:print(r)

上面程序使用 map() 方法來啟動 3 個線程（該程序的線程池包含 4 個線程，如果繼續使用只包含兩個線程的線程池，此時將有一個任務處于等待狀態，必須等其中一個任務完成，線程空閑出來才會獲得執行的機會），map() 方法的返回值將會收集每個線程任務的返回結果。

運行上面程序，同樣可以看到 3 個線程并發執行的結果，最后通過 results 可以看到 3 個線程任務的返回結果。

通過上面程序可以看出，使用 map() 方法來啟動線程，并收集線程的執行結果，不僅具有代碼簡單的優點，而且雖然程序會以并發方式來執行 action() 函數，但最后收集的 action() 函數的執行結果，依然與傳入參數的結果保持一致。也就是說，上面 results 的第一個元素是 action(50) 的結果，第二個元素是 action(100) 的結果，第三個元素是 action(150) 的結果。

實例擴展：

# coding:utf-8 import Queueimport threadingimport sysimport timeimport math class WorkThread(threading.Thread): def __init__(self, task_queue): threading.Thread.__init__(self) self.setDaemon(True) self.task_queue = task_queue self.start() self.idle = True def run(self): sleep_time = 0.01 # 第1次無任務可做時休息10毫秒 multiply = 0 while True: try:# 從隊列中取一個任務func, args, kwargs = self.task_queue.get(block=False)self.idle = Falsemultiply = 0# 執行之func(*args, **kwargs) except Queue.Empty:time.sleep(sleep_time * math.pow(2, multiply))self.idle = Truemultiply += 1continue except:print sys.exc_info()raise class ThreadPool: def __init__(self, thread_num=10, max_queue_len=1000): self.max_queue_len = max_queue_len self.task_queue = Queue.Queue(max_queue_len) # 任務等待隊列 self.threads = [] self.__create_pool(thread_num) def __create_pool(self, thread_num): for i in xrange(thread_num): thread = WorkThread(self.task_queue) self.threads.append(thread) def add_task(self, func, *args, **kwargs): ’’’添加一個任務，返回任務等待隊列的長度 調用該方法前最后先調用isSafe()判斷一下等待的任務是不是很多，以防止提交的任務被拒絕 ’’’ try: self.task_queue.put((func, args, kwargs)) except Queue.Full: raise # 隊列已滿時直接拋出異常，不給執行 return self.task_queue.qsize() def isSafe(self): ’’’等待的任務數量離警界線還比較遠 ’’’ return self.task_queue.qsize() < 0.9 * self.max_queue_len def wait_for_complete(self): ’’’等待提交到線程池的所有任務都執行完畢 ’’’ #首先任務等待隊列要變成空 while not self.task_queue.empty(): time.sleep(1) # 其次，所以計算線程要變成idle狀態 while True: all_idle = True for th in self.threads:if not th.idle: all_idle = False break if all_idle:break else:time.sleep(1) if __name__ == ’__main__’: def foo(a, b): print a + b time.sleep(0.01) thread_pool = ThreadPool(10, 100) ’’’在Windows上測試不通過，Windows上Queue.Queue不是線程安全的’’’ size = 0 for i in xrange(10000): try: size = thread_pool.add_task(foo, i, 2 * i) except Queue.Full: print ’queue full, queue size is ’, size time.sleep(2)

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