初識

Python中已經有了threading模塊，為什么還需要線程池呢，線程池又是什么東西呢？在介紹線程同步的信號量機制的時候，舉得例子是爬蟲的例子，需要控制同時爬取的線程數，例子中創建了20個線程，而同時只允許3個線程在運行，但是20個線程都需要創建和銷毀，線程的創建是需要消耗系統資源的，有沒有更好的方案呢？其實只需要三個線程就行了，每個線程各分配一個任務，剩下的任務排隊等待，當某個線程完成了任務的時候，排隊任務就可以安排給這個線程繼續執行。

這就是線程池的思想（當然沒這么簡單），但是自己編寫線程池很難寫的比較完美，還需要考慮復雜情況下的線程同步，很容易發生死鎖。從Python3.2開始，標準庫為我們提供了concurrent.futures模塊，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩個類，實現了對threading和multiprocessing的進一步抽象（這里主要關注線程池），不僅可以幫我們自動調度線程，還可以做到：

主線程可以獲取某一個線程（或者任務的）的狀態，以及返回值。

當一個線程完成的時候，主線程能夠立即知道。

讓多線程和多進程的編碼接口一致。

實例

簡單使用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time# 參數times用來模擬網絡請求的時間 def get_html(times):time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))return timesexecutor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通過submit函數提交執行的函數到線程池中，submit函數立即返回，不阻塞 task1 = executor.submit(get_html, (3)) task2 = executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某個任務是否完成 print(task1.done()) # cancel方法用于取消某個任務,該任務沒有放入線程池中才能取消成功 print(task2.cancel()) time.sleep(4) print(task1.done()) # result方法可以獲取task的執行結果 print(task1.result())# 執行結果 # False # 表明task1未執行完成 # False # 表明task2取消失敗，因為已經放入了線程池中 # get page 2s finished # get page 3s finished # True # 由于在get page 3s finished之后才打印，所以此時task1必然完成了 # 3 # 得到task1的任務返回值

• ThreadPoolExecutor構造實例的時候，傳入max_workers參數來設置線程池中最多能同時運行的線程數目。
• 使用submit函數來提交線程需要執行的任務（函數名和參數）到線程池中，并返回該任務的句柄（類似于文件、畫圖），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。
• 通過submit函數返回的任務句柄，能夠使用done()方法判斷該任務是否結束。上面的例子可以看出，由于任務有2s的延時，在task1提交后立刻判斷，task1還未完成，而在延時4s之后判斷，task1就完成了。
• 使用cancel()方法可以取消提交的任務，如果任務已經在線程池中運行了，就取消不了。這個例子中，線程池的大小設置為2，任務已經在運行了，所以取消失敗。如果改變線程池的大小為1，那么先提交的是task1，task2還在排隊等候，這是時候就可以成功取消。
• 使用result()方法可以獲取任務的返回值。查看內部代碼，發現這個方法是阻塞的。

as_completed

上面雖然提供了判斷任務是否結束的方法，但是不能在主線程中一直判斷啊。有時候我們是得知某個任務結束了，就去獲取結果，而不是一直判斷每個任務有沒有結束。這是就可以使用as_completed方法一次取出所有任務的結果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time# 參數times用來模擬網絡請求的時間 def get_html(times):time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))return timesexecutor = 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))# 執行結果 # 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()方法是一個生成器，在沒有任務完成的時候，會阻塞，在有某個任務完成的時候，會yield這個任務，就能執行for循環下面的語句，然后繼續阻塞住，循環到所有的任務結束。從結果也可以看出，先完成的任務會先通知主線程。

map

除了上面的as_completed方法，還可以使用executor.map方法，但是有一點不同。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time# 參數times用來模擬網絡請求的時間 def get_html(times):time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))return timesexecutor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的urlfor data in executor.map(get_html, urls):print("in main: get page {}s success".format(data)) # 執行結果 # 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，無需提前使用submit方法，map方法與python標準庫中的map含義相同，都是將序列中的每個元素都執行同一個函數。上面的代碼就是對urls的每個元素都執行get_html函數，并分配各線程池。可以看到執行結果與上面的as_completed方法的結果不同，輸出順序和urls列表的順序相同，就算2s的任務先執行完成，也會先打印出3s的任務先完成，再打印2s的任務完成。

wait

wait方法可以讓主線程阻塞，直到滿足設定的要求。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED import time# 參數times用來模擬網絡請求的時間 def get_html(times):time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))return timesexecutor = 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") # 執行結果 # get page 2s finished # get page 3s finished # get page 4s finished # main

wait方法接收3個參數，等待的任務序列、超時時間以及等待條件。等待條件return_when默認為ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任務都結束。可以看到運行結果中，確實是所有任務都完成了，主線程才打印出main。等待條件還可以設置為FIRST_COMPLETED，表示第一個任務完成就停止等待。

項目實例

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED import time# 參數times用來模擬網絡請求的時間 def get_html(times):time.sleep(times)print("get page {}s finished".format(times))return timestask_pool = ThreadPoolExecutor(10) request_list=[] for next_ip in range (ip_start,ip_stop,256): if (next_ip+256)>ip_stop:breakrequest_list.append(task_pool.submit(self.Thread_ips,next_ip)) wait(request_list, return_when=ALL_COMPLETED)

總結

• future的設計理念很棒，在線程池/進程池和攜程中都存在future對象，是異步編程的核心。
• ThreadPoolExecutor 讓線程的使用更加方便，減小了線程創建/銷毀的資源損耗，無需考慮線程間的復雜同步，方便主線程與子線程的交互。
• 線程池的抽象程度很高，多線程和多進程的編碼接口一致。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python ThreadPoolExecutor线程池（实例）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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