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/多进程代码，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

我们先通过下面这段代码来了解一下线程池的概念

# example1.pyfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport timedef return_future_result(message):    time.sleep(2)    return messagepool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)  # 创建一个最大可容纳2个task的线程池future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello"))  # 往线程池里面加入一个taskfuture2 = pool.submit(return_future_result, ("world"))  # 往线程池里面加入一个taskprint(future1.done())  # 判断task1是否结束time.sleep(3)print(future2.done())  # 判断task2是否结束print(future1.result())  # 查看task1返回的结果print(future2.result())  # 查看task2返回的结果

我们根据运行结果来分析一下。我们使用submit方法来往线程池中加入一个task，submit返回一个Future对象，对于Future对象可以简单地理解为一个在未来完成的操作。在第一个print语句中很明显因为time.sleep(2)的原因我们的future1没有完成，因为我们使用time.sleep(3)暂停了主线程，所以到第二个print语句的时候我们线程池里的任务都已经全部结束。

ziwenxie :: ~ » python example1.pyFalseTruehelloworld# 在上述程序执行的过程中，通过ps命令我们可以看到三个线程同时在后台运行ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep pythonziwenxie      8361  7557  8361  3    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.pyziwenxie      8361  7557  8362  0    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.pyziwenxie      8361  7557  8363  0    3 19:45 pts/0    00:00:00 python example1.py

上面的代码我们也可以改写为进程池形式，api和线程池如出一辙，我就不罗嗦了。

# example2.pyfrom concurrent.futures import ProcessPoolExecutorimport timedef return_future_result(message):    time.sleep(2)    return messagepool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello"))future2 = pool.submit(return_future_result, ("world"))print(future1.done())time.sleep(3)print(future2.done())print(future1.result())print(future2.result())

下面是运行结果

ziwenxie :: ~ » python example2.pyFalseTruehelloworldziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep pythonziwenxie      8560  7557  8560  3    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.pyziwenxie      8560  7557  8563  0    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.pyziwenxie      8560  7557  8564  0    3 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.pyziwenxie      8561  8560  8561  0    1 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.pyziwenxie      8562  8560  8562  0    1 19:53 pts/0    00:00:00 python example2.py

除了submit，Exectuor还为我们提供了map方法，和内建的map用法类似，下面我们通过两个例子来比较一下两者的区别。

使用submit操作回顾

# example3.pyimport concurrent.futuresimport urllib.requestURLS = [';, ';, ';]def load_url(url, timeout):    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:        return conn.read()# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptlywith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:    # Start the load operations and mark each future with its URL    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):        url = future_to_url[future]        try:            data = future.result()        except Exception as exc:            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))        else:            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

从运行结果可以看出，as_completed不是按照URLS列表元素的顺序返回的。

ziwenxie :: ~ » python example3.py'; page is 1270 byte'; page is 2039 bytes'; page is 12150 bytes

# example4.pyimport concurrent.futuresimport urllib.requestURLS = [';, ';, ';]def load_url(url):    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:        return conn.read()# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptlywith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:    for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)):        print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

从运行结果可以看出，map是按照URLS列表元素的顺序返回的，并且写出的代码更加简洁直观，我们可以根据具体的需求任选一种。

ziwenxie :: ~ » python example4.py'; page is 12150 bytes'; page is 1270 bytes'; page is 2039 bytes

wait方法接会返回一个tuple(元组)，tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED。

我们通过下面这个例子来看一下三个参数的区别

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completedfrom time import sleepfrom random import randintdef return_after_random_secs(num):    sleep(randint(1, 5))    return "Return of {}".format(num)pool = ThreadPoolExecutor(5)futures = []for x in range(5):    futures.append(pool.submit(return_after_random_secs, x))print(wait(futures))# print(wait(futures, timeout=None, return_when='FIRST_COMPLETED'))

如果采用默认的ALL_COMPLETED，程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成。

ziwenxie :: ~ » python example5.pyDoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x7f0b06c9bc88 state=finished returned str>,<Future at 0x7f0b06cbaa90 state=finished returned str>,<Future at 0x7f0b06373898 state=finished returned str>,<Future at 0x7f0b06352ba8 state=finished returned str>,<Future at 0x7f0b06373b00 state=finished returned str>}, not_done=set())

如果采用FIRST_COMPLETED参数，程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。

ziwenxie :: ~ » python example5.pyDoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x7f84109edb00 state=finished returned str>,<Future at 0x7f840e2e9320 state=finished returned str>,<Future at 0x7f840f25ccc0 state=finished returned str>},not_done={<Future at 0x7f840e2e9ba8 state=running>,<Future at 0x7f840e2e9940 state=running>})