Python并发编程之线程池/进程池

引言

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多线程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间。但从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,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

Executor和Future

concurrent.futures模块的基础是 Exectuor ,Executor是一个抽象类,它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用,顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池,不需要维护Queue来操心死锁的问题,线程池/进程池会自动帮我们调度。

Future这个概念相信有java和nodejs下编程经验的朋友肯定不陌生了, 你可以把它理解为一个在未来完成的操作 ,这是异步编程的基础,传统编程模式下比如我们操作queue.get的时候,在等待返回结果之前会产生阻塞,cpu不能让出来做其他事情,而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。关于在Python中进行异步IO可以阅读完本文之后参考我的 Python并发编程之协程/异步IO 。

p.s: 如果你依然在坚守Python2.x,请先安装futures模块。

pip install futures

使用submit来操作线程池/进程池

我们先通过下面这段代码来了解一下线程池的概念