concurrent.futures模块使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了concurrent.futures模块使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
多线程
通过ThreadPoolExecutor.map
方法可以容易的启动多线程来完成任务,该方法返回一个生成器。通过使用next内置函数或for循环,每次迭代返回Future.result()
的值
from concurrent import futures
def download_one(url):
pass
def download_many(url_list):
...
# thread_count表示最大线程数
# url_list表示任务列表
with futures.ThreadPoolExceutor(thread_count) as executor:
result = executor.map(download_one, url_list)
...
此外,我们可以通过使用ThreadPoolExecutor.submit
方法手动创建Future
对象,该方法参数和ThreadPoolExecutor.map
区别在于接受单任务而不是任务列表。然后使用concurrent.futures.as_completed
方法等待任务完成,通过Future.result()
方法返回结果
from concurrent import futures
def download_one(url):
pass
def download_many(url_list):
...
# thread_count表示最大线程数
# url_list表示任务列表
with futures.ThreadPoolExceutor(thread_count) as excutor:
future_list = []
for url in url_list:
future = executor.submit(download_one, url)
future_list.append(future)
for future in futures.as_completed(future_list):
result = future.result()
...
只有把某件事交给concurrent.futures.Executor
子类处理时,才会创建concurrent.futures.Future
实例。例如,Executor.submit()
方法的参数是一个可调用的对象,调用这个方法后会为传入的可调用对象排期,并返回一个期物
Future.done()
方法不阻塞,返回值是布尔值,指明Future
链接的可调用对象是否已经执行。客户端代码通常不会询问Future
是否运行结束,而是会等待通知。
Future.add_done_callback()
方法只有一个参数,类型是可调用的对象,Future
运行结束后会调用指定的可调用对象
GIL
因为全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行Python
字节码。
当使用多线程处理CPU密集型任务时,这与顺序执行无异。
标准库中所有执行阻塞型I/O
操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL
。这意味GIL
几乎对I/O
密集型处理无害
多进程
ProcessPoolExecutor
类把工作分配给多个Python
进程处理。因此,如果需要做CPU密集型处理,使用这个模块能绕开GIL,利用所有可用的CPU核心。
ProcessPoolExecutor
和ThreadPoolExecutor
类都实现了通用的Executor
接口,因此使用concurrent.futures
模块能特别轻松地把基于线程的方案转成基于进程的方案
from concurrent import futures
def download_one(url):
pass
def download_many(url_list):
...
# url_list表示任务列表
with futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
result = executor.map(download_one, url_list)
...
ProcessPoolExecutor
类中,进程数量参数是可选的,而且大多数情况下不使用——默认值是os.cpu_count()
函数返回的CPU数量
以上是关于concurrent.futures模块使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章