Python concurrent.futures模块实现线程池与进程池

Python concurrent.futures 模块概述

在Python的并发编程领域，concurrent.futures模块是一个强大的工具，它提供了高层次的异步执行调用接口。这个模块抽象了启动异步任务的细节，使得开发者能够轻松地使用线程池或者进程池来管理并发任务，从而有效地利用多核CPU的优势以及提高I/O密集型任务的执行效率。concurrent.futures模块在Python 3.2中被引入，它包含了两个主要的类：ThreadPoolExecutor（线程池执行器）和ProcessPoolExecutor（进程池执行器），以及Future类来处理异步执行的结果。

为什么需要线程池和进程池

在深入了解concurrent.futures模块如何实现线程池和进程池之前，我们先来探讨一下为什么需要这些概念。

资源管理

在处理大量并发任务时，如果为每个任务都创建一个新的线程或者进程，会消耗大量的系统资源。线程和进程的创建、销毁都需要一定的时间和内存开销。线程池和进程池可以复用已有的线程或进程，避免了频繁创建和销毁带来的开销，从而提高了资源的利用率。

控制并发度

如果并发任务过多，可能会导致系统资源耗尽，性能下降甚至系统崩溃。通过线程池和进程池，可以限制同时执行的任务数量，也就是控制并发度。这样可以确保系统在稳定的状态下运行，不会因为过多的并发任务而出现问题。

简化编程模型

使用线程池和进程池，开发者不需要手动管理线程或进程的生命周期、同步机制等复杂问题。concurrent.futures模块提供了简洁统一的接口，使得并发编程变得更加简单和直观。

`ThreadPoolExecutor`实现线程池

基本使用

ThreadPoolExecutor类用于创建一个线程池，它可以在后台异步执行任务。下面是一个简单的示例，展示了如何使用ThreadPoolExecutor来并行执行多个任务：

import concurrent.futures
import time


def task_function(task_number):
    print(f"Task {task_number} started")
    time.sleep(2)  # 模拟一个耗时任务
    print(f"Task {task_number} finished")
    return task_number * task_number


with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    future_to_task = {executor.submit(task_function, i): i for i in range(5)}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
        task_number = future_to_task[future]
        try:
            result = future.result()
        except Exception as e:
            print(f"Task {task_number} generated an exception: {e}")
        else:
            print(f"Task {task_number} result: {result}")

在这个示例中：

我们定义了一个task_function，它模拟了一个耗时2秒的任务，并返回任务编号的平方。
使用ThreadPoolExecutor创建了一个线程池，max_workers参数设置为3，表示线程池中最多同时执行3个任务。
通过executor.submit(task_function, i)提交任务到线程池，submit方法返回一个Future对象。我们将Future对象和任务编号关联起来，存储在future_to_task字典中。
使用concurrent.futures.as_completed函数来迭代已完成的任务。as_completed会在任务完成时返回一个迭代器，我们可以通过future.result()获取任务的返回值。如果任务执行过程中抛出异常，result方法会重新抛出该异常，我们可以在try - except块中捕获并处理。

`ThreadPoolExecutor`的构造函数参数

ThreadPoolExecutor的构造函数如下：

class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='')

max_workers：指定线程池中最多可以同时运行的线程数。如果未指定，默认值为机器CPU核心数的5倍。在I/O密集型任务中，较大的max_workers值可能会提高性能，但如果设置过大，可能会导致系统资源耗尽。
thread_name_prefix：线程名称的前缀。这在调试和日志记录时很有用，通过设置前缀可以方便地区分不同线程池中的线程。

线程池中的任务调度

线程池中的任务调度遵循以下原则：

任务提交：当调用submit方法提交任务时，如果线程池中有空闲线程，任务会立即分配给空闲线程执行。
队列机制：如果线程池中的所有线程都在忙碌，新提交的任务会被放入一个内部队列中等待执行。这个队列的大小没有限制，只要系统内存足够，就可以一直添加任务。
线程复用：当一个线程完成任务后，它不会被销毁，而是返回线程池等待新的任务分配。这样就实现了线程的复用，减少了线程创建和销毁的开销。

线程池的关闭

ThreadPoolExecutor提供了两种关闭线程池的方法：shutdown和__exit__（在使用with语句时自动调用）。

`shutdown`方法

shutdown(wait=True, cancel_futures=False)

wait：如果为True，调用shutdown方法后，会等待所有已提交的任务（包括正在执行的和队列中等待的）完成后再关闭线程池。如果为False，会立即返回，未完成的任务会继续执行，但不再接受新的任务提交。
cancel_futures：如果为True，会尝试取消队列中等待执行的任务。已在执行的任务不会被取消。

`with`语句

使用with语句可以更方便地管理线程池的生命周期。当with块结束时，会自动调用shutdown(wait = True)方法，确保所有任务完成后关闭线程池。例如：

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    executor.submit(task_function, 1)
    executor.submit(task_function, 2)

在这个例子中，当with块结束时，线程池会自动关闭，等待所有任务完成。

`ProcessPoolExecutor`实现进程池

基本使用

ProcessPoolExecutor类用于创建一个进程池，与ThreadPoolExecutor类似，但它使用进程来执行任务，适用于CPU密集型任务。下面是一个使用ProcessPoolExecutor的示例：

import concurrent.futures
import time


def cpu_intensive_task(task_number):
    print(f"Task {task_number} started")
    result = 1
    for i in range(1, 1000000):
        result = result * i
    print(f"Task {task_number} finished")
    return result


with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    future_to_task = {executor.submit(cpu_intensive_task, i): i for i in range(3)}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
        task_number = future_to_task[future]
        try:
            result = future.result()
        except Exception as e:
            print(f"Task {task_number} generated an exception: {e}")
        else:
            print(f"Task {task_number} result: {result}")

在这个示例中：

定义了一个cpu_intensive_task函数，它是一个CPU密集型任务，通过计算1到1000000的乘积来模拟。
使用ProcessPoolExecutor创建了一个进程池，max_workers设置为2，表示最多同时执行2个进程。
同样通过submit方法提交任务到进程池，并使用as_completed迭代已完成的任务获取结果。

`ProcessPoolExecutor`的构造函数参数

ProcessPoolExecutor的构造函数如下：

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=())

max_workers：指定进程池中最多可以同时运行的进程数。如果未指定，默认值为机器CPU核心数。
mp_context：指定使用的multiprocessing上下文。默认使用None，即使用默认的上下文。在一些特殊情况下，例如在Windows系统上可能需要指定特定的上下文。
initializer：在每个工作进程启动时调用的可调用对象。可以用来初始化每个进程的状态。
initargs：传递给initializer的参数元组。

进程池中的任务调度

进程池的任务调度与线程池有一些不同之处：

任务提交：与线程池类似，调用submit方法提交任务。如果进程池中有空闲进程，任务会立即分配给空闲进程执行。
队列机制：同样，当所有进程都在忙碌时，新提交的任务会被放入队列等待执行。但与线程池不同的是，进程池的队列大小默认是有上限的（multiprocessing.Queue的默认大小）。如果队列已满，再次提交任务可能会阻塞，直到有任务完成，队列有空间为止。
进程复用：进程完成任务后，也会被复用。但进程的创建和销毁开销比线程大得多，因此在设计任务时，要尽量让每个进程执行足够多的工作，以充分利用进程复用的优势。

进程池的关闭

ProcessPoolExecutor也有shutdown方法和__exit__（with语句自动调用）来关闭进程池。其行为与ThreadPoolExecutor类似，但由于进程的特性，在关闭进程池时需要注意一些额外的问题。

`shutdown`方法

shutdown(wait=True, cancel_futures=False)

wait：与线程池相同，wait为True时等待所有任务完成，为False时立即返回，未完成任务继续执行。
cancel_futures：同样，为True时尝试取消队列中等待的任务。但由于进程间通信的复杂性，取消任务可能并不总是成功。

`with`语句

使用with语句管理进程池生命周期时，with块结束时会自动调用shutdown(wait = True)。但在进程池中，由于进程间资源的释放和清理可能比较复杂，使用with语句能更可靠地确保资源的正确清理。

`Future`类详解

在concurrent.futures模块中，Future类扮演着重要的角色。当我们使用submit方法提交任务到线程池或进程池时，会返回一个Future对象。这个对象代表了一个异步执行的任务，可以用来查询任务的状态、获取任务的结果或者取消任务。

`Future`对象的方法

`cancel()`

cancel()

尝试取消任务。如果任务尚未开始执行，任务会被取消，返回True。如果任务已经在执行或者已经完成，取消操作无效，返回False。

`cancelled()`

cancelled()

返回任务是否已被取消。如果cancel方法成功取消任务，这个方法会返回True。

`running()`

running()

返回任务是否正在执行。如果任务正在执行，返回True；如果任务尚未开始或者已经完成（包括已取消），返回False。

`done()`

done()

返回任务是否已完成（包括正常完成、异常结束或已取消）。如果任务已完成，返回True，否则返回False。

`result(timeout=None)`

result(timeout=None)

获取任务的返回值。如果任务尚未完成，这个方法会阻塞，直到任务完成或者超时。timeout参数指定了等待的最长时间（单位为秒）。如果任务在等待期间完成，会返回任务的返回值；如果超时，会抛出TimeoutError异常。如果任务执行过程中抛出异常，result方法会重新抛出该异常。

`exception(timeout=None)`

exception(timeout=None)

获取任务执行过程中抛出的异常（如果有）。如果任务尚未完成，这个方法会阻塞，直到任务完成或者超时。timeout参数与result方法中的含义相同。如果任务正常完成，返回None；如果任务抛出异常，返回该异常对象。

使用`Future`对象的示例

import concurrent.futures
import time


def simple_task():
    time.sleep(2)
    return 42


executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 1)
future = executor.submit(simple_task)

print(f"Is the task running? {future.running()}")
time.sleep(1)
print(f"Is the task running? {future.running()}")

try:
    result = future.result(timeout = 3)
    print(f"Task result: {result}")
except concurrent.futures.TimeoutError:
    print("Task timed out")
except Exception as e:
    print(f"Task generated an exception: {e}")

print(f"Is the task done? {future.done()}")

在这个示例中：

定义了一个简单的任务simple_task，它睡眠2秒后返回42。
使用ThreadPoolExecutor提交任务并获取Future对象。
通过running方法检查任务是否正在执行，在不同时间点调用可以看到任务状态的变化。
使用result方法获取任务结果，并设置了3秒的超时时间。如果任务在3秒内完成，会打印任务结果；否则会捕获TimeoutError。
最后通过done方法检查任务是否已完成。

线程池与进程池的选择

在实际应用中，选择使用线程池还是进程池取决于任务的性质。

CPU密集型任务

对于CPU密集型任务，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能充分利用多核CPU的优势。在这种情况下，应该选择进程池。每个进程都有自己独立的Python解释器和内存空间，不受GIL的限制，能够真正地并行执行CPU密集型任务。例如，上述的计算1到1000000乘积的任务就是典型的CPU密集型任务，使用进程池能显著提高执行效率。

I/O密集型任务

对于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等，线程池是更好的选择。因为在I/O操作时，线程会释放GIL，其他线程可以继续执行。而且线程的创建和切换开销比进程小得多，更适合处理大量的I/O任务。例如，同时发起多个网络请求获取数据的场景，使用线程池可以高效地管理这些请求。

混合任务

如果任务中既有CPU密集型部分，又有I/O密集型部分，可以考虑将任务拆分成不同的子任务，分别使用线程池和进程池来执行。或者根据任务中CPU和I/O操作的比例，在两者之间进行权衡。

最佳实践与注意事项

合理设置并发度：根据任务的性质和系统资源，合理设置max_workers参数。对于I/O密集型任务，可以适当增加并发度；对于CPU密集型任务，并发度不宜过高，一般设置为CPU核心数或略小于CPU核心数。
异常处理：在获取任务结果时，要使用try - except块捕获可能出现的异常，如任务执行过程中的异常、超时异常等。这样可以确保程序的稳定性，避免因为某个任务的异常导致整个程序崩溃。
资源清理：无论是线程池还是进程池，都要注意资源的清理。使用with语句可以自动管理资源的关闭和清理，避免手动调用shutdown方法可能出现的遗漏。
数据共享与同步：在多线程或多进程编程中，要注意数据共享和同步问题。线程之间共享数据可能会导致竞争条件，需要使用锁、信号量等同步机制。而进程之间数据是隔离的，如果需要共享数据，需要使用multiprocessing模块提供的共享内存、队列等机制。

通过深入理解concurrent.futures模块以及线程池和进程池的使用，开发者可以更加高效地编写并发程序，充分利用系统资源，提高程序的性能。无论是处理CPU密集型还是I/O密集型任务，都能通过合理的选择和配置，实现最优的执行效果。

Python concurrent.futures模块实现线程池与进程池

Python concurrent.futures 模块概述

为什么需要线程池和进程池

资源管理

控制并发度

简化编程模型

ThreadPoolExecutor实现线程池

基本使用

ThreadPoolExecutor的构造函数参数

线程池中的任务调度

线程池的关闭

shutdown方法

with语句

ProcessPoolExecutor实现进程池

基本使用

ProcessPoolExecutor的构造函数参数

进程池中的任务调度

进程池的关闭

shutdown方法

with语句

Future类详解

Future对象的方法

cancel()

cancelled()

running()

done()

result(timeout=None)

exception(timeout=None)

使用Future对象的示例

线程池与进程池的选择

CPU密集型任务

I/O密集型任务

混合任务

最佳实践与注意事项

`ThreadPoolExecutor`实现线程池

`ThreadPoolExecutor`的构造函数参数

`shutdown`方法

`with`语句

`ProcessPoolExecutor`实现进程池

`ProcessPoolExecutor`的构造函数参数

`shutdown`方法

`with`语句

`Future`类详解

`Future`对象的方法

`cancel()`

`cancelled()`

`running()`

`done()`

`result(timeout=None)`

`exception(timeout=None)`

使用`Future`对象的示例