ThreadPoolExecutor執行緒池

done()、result()、cancer()方法的使用

# 執行緒池， 為什麼要執行緒池
# 主線程中可以獲取某乙個執行緒的狀態，以及返回值
# 當乙個執行緒完成的時候主線程能立即知道
# futures 可以讓多執行緒和多程序編碼介面一致
from concurrent.futures import threadpoolexecutor
import time
defget_html
(times)
:    time.sleep(times)
print
("get page {} success"
.format
(times)
)return times
# 建立執行緒池  指定最大容納數量為4。
executor = threadpoolexecutor(max_workers=2)
# 通過submit函式提交執行的函式到執行緒池中，submit是立即返回。
task1 = executor.submit(get_html,(3
))task2 = executor.submit(get_html,(2
))# done用於判定某個任務是否完成
print
(task1.done())
# 此處取消task2時，task2正在執行，所以取消失敗；若將max_workers修改為1，則task2可以取消成功。
print
(task2.cancel())
time.sleep(5)
print
(task1.done())
# result方法是個阻塞方法，可以獲取task的執行結果。
print
(task1.result())
"""執行結果：
false
false
get page 2 success
get page 3 success
true
3process finished with exit code 0
"""

通過wait()判斷執行緒執行的狀態

wait(fs, timeout=none, return_when=all_completed)，wait接受3個引數，fs表示執行的task序列；timeout表示等待的最長時間，超過這個時間即使執行緒未執行完成也將返回；return_when表示wait返回結果的條件，預設為all_completed全部執行完成再返回：

import time
from concurrent.futures import threadpoolexecutor, wait
defget_thread_time
(times)
:    time.sleep(times)
return times
start = time.time(
)executor = threadpoolexecutor(max_workers=4)
task_list =
[executor.submit(get_thread_time, times)
for times in[1
,2,3
,4]]
i =1
for task in task_list:
print
("task{}:{}"
.format
(i, task)
)    i +=
1print
(wait(task_list, timeout=
2.5)
)"""
執行結果：
task1:task2:task3:task4:doneandnotdonefutures(
done=, 
not_done=)
""""""
可以看到在timeout 2.5時，task1和task2執行完畢，task3和task4仍在執行中
"""

map返回執行緒的執行結果

map(fn, *iterables, timeout=none)，第乙個引數fn是執行緒執行的函式；第二個引數接受乙個可迭代物件；第三個引數timeout跟wait()的timeout一樣，但由於map是返回執行緒執行的結果，如果timeout小於執行緒執行時間會拋異常timeouterror。

import time
from concurrent.futures import threadpoolexecutor
defget_thread_time
(times)
:    time.sleep(times)
return times
start = time.time(
)executor = threadpoolexecutor(max_workers=4)
i =1
for result in executor.
map(get_thread_time,[2
,3,1
,4])
:print
("task{}:{}"
.format
(i, result)
)    i +=
1"""
執行結果：
task1:2
task2:3
task3:1
task4:4
""""""
map的返回是有序的，它會根據第二個引數的順序返回執行的結果。
"""

as_completed返回執行緒執行結果

import time
from collections import ordereddict
from concurrent.futures import threadpoolexecutor, as_completed
defget_thread_time
(times)
:    time.sleep(times)
return times
start = time.time(
)executor = threadpoolexecutor(max_workers=4)
task_list =
[executor.submit(get_thread_time, times)
for times in[2
,3,1
,4]]
task_to_time = ordereddict(
zip(
["task1"
,"task2"
,"task3"
,"task4"],
[2,3
,1,4
]))task_map = ordereddict(
zip(task_list,
["task1"
,"task2"
,"task3"
,"task4"])
)for result in as_completed(task_list)
:    task_name = task_map.get(result)
print
("{}:{}"
.format
(task_name,task_to_time.get(task_name)))
"""執行結果：
task3:1
task1:2
task2:3
task4:4
""""""
task1、task2、task3、task4的等待時間分別為2s、3s、1s、4s，通過as_completed返回執行完的執行緒結果，
as_completed(fs, timeout=none)接受2個引數，第乙個是執行的執行緒列表，第二個引數timeout與map的
timeout一樣，當timeout小於執行緒執行時間會拋異常timeouterror。
""""""
通過執行結果可以看出，as_completed返回的順序是執行緒執行結束的順序，最先執行結束的執行緒最早返回。
"""

ThreadPoolExecutor執行緒池

ThreadPoolExecutor執行緒池原始碼解讀

ThreadPoolExecutor執行緒池引數設定

ThreadPoolExecutor執行緒池

ThreadPoolExecutor執行緒池

ThreadPoolExecutor執行緒池原始碼解讀

ThreadPoolExecutor執行緒池引數設定

ThreadPoolExecutor執行緒池

相關推薦