Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一)-猿说编程

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一.Python 线程池前言

在前面的文章中我们已经介绍了很多关于 Python 线程相关的知识点，比如 线程互斥锁 Lock / 线程事件 Event / 线程条件变量 Condition 等等，而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor，可能很多小伙伴会疑惑，threading 模块能创建线程，ThreadPoolExecutor 也能创建线程，两者都有什么区别呢？

众所周知，程序中使用线程会提高运行效率，虽然线程是计算机的最小单位，但是线程的创建和使用一样会占用计算机资源和产生开销，一旦创建成千上万的线程，计算机一样会死机！一个合理的程序永远都是以消耗最少的资源干最多的事，就像公司老板，永远都想以最少的钱，招最少的人，干最多的事！

图片[1]-Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一)-猿说编程

哪个二货在背后说我

二.Python 线程池原理

大家都使用过迅雷下载，当同时下载 1000 个任务甚至更多的时候，就算开通 vip 同时下载的数量也只有 8 个。如果同时创建 1000 个线程，首先对计算器的开销也很大，而且每次只运行 8 个线程，需要不停的创建和销毁，这样会显得很麻烦。

而使用线程池 ThreadPoolExecutor 就可以解决上面的问题，其实只需要 8 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，这就是所谓的线程池 ThreadPoolExecutor 原理！

图片[2]-Python 线程池 ThreadPoolExecutor(一)-猿说编程

三.Python 线程池 ThreadPoolExecutor 函数介绍

1.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。
2.使用 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。
3.通过 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。下面的例子可以看出，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。
4.使用 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。
5.使用 result 方法可以获取任务的返回值，注意：这个方法是阻塞的。

四.Python 线程池 ThreadPoolExecutor 简单使用

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程池 ThreadPoolExecutor.py
@Time:2021/05/05 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！
 
"""

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 参数times用来模拟下载的时间
def down_video(times):
    time.sleep(times)
    print("down video {}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(down_video, (3))
task2 = executor.submit(down_video, (2))
# done方法用于判定某个任务是否完成
print("任务1是否已经完成：",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("取消任务2：",task2.cancel())
time.sleep(4)
print("任务1是否已经完成：",task1.done())
# result方法可以获取task的执行结果
print(task1.result())


'''
输出结果：

任务1是否已经完成： False
取消任务2： False
down video 2s finished
down video 3s finished
任务1是否已经完成： True
3
'''

线程池 ThreadPoolExecutor 使用远不止如此，由于篇幅有限，关于线程池 as_completed / map / wait 函数和线程池的阻塞和执行顺序相关介绍请参考Python 线程池ThreadPoolExecutor（二）