标签：als roc 设定 python3 form OLE data 提交 设置
Python中已经有了threading模块，为什么还需要线程池呢，线程池又是什么东西呢？在介绍线程同步的信号量机制的时候，举得例子是爬虫的例子，需要控制同时爬取的线程数，例子中创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和销毁，线程的创建是需要消耗系统资源的，有没有更好的方案呢？其实只需要三个线程就行了，每个线程各分配一个任务，剩下的任务排队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排给这个线程继续执行。
这就是线程池的思想（当然没这么简单），但是自己编写线程池很难写的比较完美，还需要考虑复杂情况下的线程同步，很容易发生死锁。从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象（这里主要关注线程池），不仅可以帮我们自动调度线程，还可以做到：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞 task1 = executor.submit(get_html, (3)) task2 = executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print(task1.done()) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功 print(task2.cancel()) time.sleep(4) print(task1.done()) # result方法可以获取task的执行结果 print(task1.result()) # 执行结果 # False # 表明task1未执行完成 # False # 表明task2取消失败，因为已经放入了线程池中 # get page 2s finished # get page 3s finished # True # 由于在get page 3s finished之后才打印，所以此时task1必然完成了 # 3 # 得到task1的任务返回值
ThreadPoolExecutor构造实例的时候，传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。submit函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。submit函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。cancel()方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。result()方法可以获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的。上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls] for future in as_completed(all_task): data = future.result() print("in main: get page {}s success".format(data)) # 执行结果 # get page 2s finished # in main: get page 2s success # get page 3s finished # in main: get page 3s success # get page 4s finished # in main: get page 4s success
as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。
除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url for data in executor.map(get_html, urls): print("in main: get page {}s success".format(data)) # 执行结果 # get page 2s finished # get page 3s finished # in main: get page 3s success # in main: get page 2s success # get page 4s finished # in main: get page 4s success
使用map方法，无需提前使用submit方法，map方法与python标准库中的map含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html函数，并分配各线程池。可以看到执行结果与上面的as_completed方法的结果不同，输出顺序和urls列表的顺序相同，就算2s的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成，再打印2s的任务完成。
wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls] wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED) print("main") # 执行结果 # get page 2s finished # get page 3s finished # get page 4s finished # main
wait方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件return_when默认为ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出main。等待条件还可以设置为FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待。
[python] ThreadPoolExecutor线程池 python 线程池
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