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Python中并发future模块的介绍(代码)

不言

不言

发布时间:2018-08-30 09:55:40

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来源于php中文网

原创

本篇文章给大家带来的内容是关于python中并发future模块的介绍(代码) ,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

concurrent.futures模块

该模块主要特色在于ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 类,这两个类都继承自concurrent.futures._base.Executor类,它们实现的接口能分别在不同的线程或进程中执行可调用的对象,它们都在内部维护着一个工作线程或者进程池。

ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 类是高级类,大部分情况下只要学会使用即可,无需关注其实现细节。

####ProcessPoolExecutor 类

>class ThreadPoolExecutor(concurrent.futures._base.Executor)

>|  This is an abstract base class for concrete asynchronous executors.

>|  Method resolution order:

>|      ThreadPoolExecutor

 |      concurrent.futures._base.Executor

 |      builtins.object

 |

 |  Methods defined here:

 |

 |  init(self, max_workers=None, thread_name_prefix='')

 |      Initializes a new ThreadPoolExecutor instance.

 |

 |      Args:

 |          max_workers: The maximum number of threads that can be used to

 |              execute the given calls.

 |          thread_name_prefix: An optional name prefix to give our threads.

 |

 |  shutdown(self, wait=True)

 |      Clean-up the resources associated with the Executor.

 |

 |      It is safe to call this method several times. Otherwise, no other

 |      methods can be called after this one.

 |

 |      Args:

 |          wait: If True then shutdown will not return until all running

 |              futures have finished executing and the resources used by the

 |              executor have been reclaimed.

 |

 |  submit(self, fn, *args, **kwargs)

 |      Submits a callable to be executed with the given arguments.

 |

 |      Schedules the callable to be executed as fn(*args, **kwargs) and returns

 |      a Future instance representing the execution of the callable.

 |

 |      Returns:

 |          A Future representing the given call.

 |

 |  ----------------------------------------------------------------------

 |  Methods inherited from concurrent.futures._base.Executor:

 |

 |  enter(self)

 |

 |  exit(self, exc_type, exc_val, exc_tb)

 |

 |  map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1)

 |      Returns an iterator equivalent to map(fn, iter).

 |

 |      Args:

 |          fn: A callable that will take as many arguments as there are

 |              passed iterables.

 |          timeout: The maximum number of seconds to wait. If None, then there

 |              is no limit on the wait time.

 |          chunksize: The size of the chunks the iterable will be broken into

 |              before being passed to a child process. This argument is only

 |              used by ProcessPoolExecutor; it is ignored by

 |              ThreadPoolExecutor.

 |

 |      Returns:

 |          An iterator equivalent to: map(func, *iterables) but the calls may

 |          be evaluated out-of-order.

 |

 |      Raises:

 |          TimeoutError: If the entire result iterator could not be generated

 |              before the given timeout.

 |          Exception: If fn(*args) raises for any values.

初始化可以指定一个最大进程数作为其参数 max_workers 的值,该值一般无需指定,默认为当前运行机器的核心数,可以由os.cpu_count()获取;类中含有方法:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  1. map()方法,与python内置方法map() 功能类似,也就是映射,参数为:

  • 一个可调用函数 fn

  • 一个迭代器 iterables

  • 超时时长 timeout

  • 块数chuncksize 如果大于1, 迭代器会被分块处理

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    主要模块:首页商品推荐 /顾客留言发布 /商品分类浏览 /按商品分类、关键字搜索商品 /商品购物车 人信息中心 /显示商品详细介绍以及多图片显示功能 /商品类别管理有分大类中类的类别设定商品搜索类别设定 /商品管理有临时关闭不在线功能 /订单管理 /支付类型管理模块 留言管理 /后台权限分级管理 /密码修改 /新闻管理 /网站配置管理 /滚动广告管理v1.58更新:1、增强支付接口设置。2、内置支

    下载

---->> 该函数有一个特性:其返回结果与调用开始的顺序是一致的;在调用过程中不会产生阻塞,也就是说可能前者被调用执行结束之前,后者被调用已经执行结束了。

如果一定要获取到所有结果后再处理,可以选择采用submit()方法和futures.as_completed函数结合使用。

  1. shutdown()方法,清理所有与当前执行器(executor)相关的资源

  2. submit() 方法,提交一个可调用对象给fn使用

  3. 从concurrent.futures._base.Executor继承了__enter__() 和 __exit__()方法,这意味着ProcessPoolExecutor 对象可以用于with 语句。

from concurrent import futures
with futures.ProcessPoolExecutor(max_works=3) as executor:
     executor.map()

ThreadPoolExecutor类

class ThreadPoolExecutor(concurrent.futures._base.Executor)

 |  This is an abstract base class for concrete asynchronous executors.

 |

 |  Method resolution order:

 |      ThreadPoolExecutor

 |      concurrent.futures._base.Executor

 |      builtins.object

 |

 |  Methods defined here:

 |

 |  init(self, max_workers=None, thread_name_prefix='')

 |      Initializes a new ThreadPoolExecutor instance.

 |

 |      Args:

 |          max_workers: The maximum number of threads that can be used to

 |              execute the given calls.

 |          thread_name_prefix: An optional name prefix to give our threads.

 |

 |  shutdown(self, wait=True)

 |      Clean-up the resources associated with the Executor.

 |

 |      It is safe to call this method several times. Otherwise, no other

 |      methods can be called after this one.

 |

 |      Args:

 |          wait: If True then shutdown will not return until all running

 |              futures have finished executing and the resources used by the

 |              executor have been reclaimed.

 |

 |  submit(self, fn, *args, **kwargs)

 |      Submits a callable to be executed with the given arguments.

 |

 |      Schedules the callable to be executed as fn(*args, **kwargs) and returns

 |      a Future instance representing the execution of the callable.

 |

 |      Returns:

 |          A Future representing the given call.

 |

 |  ----------------------------------------------------------------------

 |  Methods inherited from concurrent.futures._base.Executor:

 |

 |  enter(self)

 |

 |  exit(self, exc_type, exc_val, exc_tb)

 |

 |  map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1)

 |      Returns an iterator equivalent to map(fn, iter).

 |

 |      Args:

 |          fn: A callable that will take as many arguments as there are

 |              passed iterables.

 |          timeout: The maximum number of seconds to wait. If None, then there

 |              is no limit on the wait time.

 |          chunksize: The size of the chunks the iterable will be broken into

 |              before being passed to a child process. This argument is only

 |              used by ProcessPoolExecutor; it is ignored by

 |              ThreadPoolExecutor.

 |

 |      Returns:

 |          An iterator equivalent to: map(func, *iterables) but the calls may

 |          be evaluated out-of-order.

 |

 |      Raises:

 |          TimeoutError: If the entire result iterator could not be generated

 |              before the given timeout.

 |          Exception: If fn(*args) raises for any values.

与ProcessPoolExecutor 类十分相似,只不过一个是处理进程,一个是处理线程,可根据实际需要选择。

示例

from time import sleep, strftime
from concurrent import futures


def display(*args):
    print(strftime('[%H:%M:%S]'), end="")
    print(*args)


def loiter(n):
    msg = '{}loiter({}): doing nothing for {}s'
    display(msg.format('\t'*n, n, n))
    sleep(n)
    msg = '{}loiter({}): done.'
    display(msg.format('\t'*n, n))
    return n*10


def main():
    display('Script starting')
    executor = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
    results = executor.map(loiter, range(5))
    display('results:', results)
    display('Waiting for inpidual results:')
    for i, result in enumerate(results):
        display('result {} : {}'.format(i, result))


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果:

[20:32:12]Script starting
[20:32:12]loiter(0): doing nothing for 0s
[20:32:12]loiter(0): done.
[20:32:12]      loiter(1): doing nothing for 1s
[20:32:12]              loiter(2): doing nothing for 2s
[20:32:12]results: <generator object Executor.map.<locals>.result_iterator at 0x00000246DB21BC50>
[20:32:12]Waiting for inpidual results:
[20:32:12]                      loiter(3): doing nothing for 3s
[20:32:12]result 0 : 0
[20:32:13]      loiter(1): done.
[20:32:13]                              loiter(4): doing nothing for 4s
[20:32:13]result 1 : 10
[20:32:14]              loiter(2): done.
[20:32:14]result 2 : 20
[20:32:15]                      loiter(3): done.
[20:32:15]result 3 : 30
[20:32:17]                              loiter(4): done.
[20:32:17]result 4 : 40

不同机器运行结果可能不同。

示例中设置max_workers=3,所以代码一开始运行,则有三个对象(0,1,2)被执行loiter() 操作; 三秒后,对象0运行结束,得到结果result 0之后,对象3才开始被执行,同理,对象4的执行时间在对象1执行结果result 1打印结束之后。

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Python如何通过future处理并发问题的实例详解

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