python之进程池与线程池

一、进程池与线程池介绍
池子使用来限制并发的任务数目，限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务
当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时，即无法一次性开启过多的进程数或线程数时
就应该用池的概念将开启的进程数或线程数
池子内什么时候装进程：并发的任务属于计算密集型
池子内什么时候装线程：并发的任务属于IO密集型

                                
不能无限的开进程，不能无限的开线程
最常用的就是开进程池，开线程池。其中回调函数非常重要
回调函数其实可以作为一种编程思想，谁好了谁就去掉

只要你用并发，就会有锁的问题，但是你不能一直去自己加锁吧
那么我们就用QUEUE，这样还解决了自动加锁的问题
由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念。以后写程序也会用到
这个思想。就是生产者与消费者问题

一、Python标准模块--concurrent.futures（并发未来）

                                
                                    concurent.future模块需要了解的
                                
                                

                                
                                    1.concurent.future模块是用来创建并行的任务，提供了更高级别的接口，
                                
                                

                                
                                    为了异步执行调用
                                
                                

                                
                                    2.concurent.future这个模块用起来非常方便，它的接口也封装的非常简单
                                
                                

                                
                                    3.concurent.future模块既可以实现进程池，也可以实现线程池
                                
                                

                                
                                    4.模块导入进程池和线程池
                                
                                

                                
                                    from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
                                
                                

                                
                                    还可以导入一个Executor,但是你别这样导，这个类是一个抽象类
                                
                                

                                
                                    抽象类的目的是规范他的子类必须有某种方法（并且抽象类的方法必须实现），但是抽象类不能被实例化
                                
                                

                                
                                    5.
                                
                                

                                
                                      p = ProcessPoolExecutor(max_works)对于进程池如果不写max_works：默认的是cpu的数目,默认是4个
                                
                                

                                
                                      p = ThreadPoolExecutor(max_works)对于线程池如果不写max_works：默认的是cpu的数目*5
                                
                                

                                
                                    6.如果是进程池，得到的结果如果是一个对象。我们得用一个.get()方法得到结果
                                
                                

                                
                                      但是现在用了concurent.future模块，我们可以用obj.result方法
                                
                                

                                
                                      p.submit(task,i)  #相当于apply_async异步方法
                                
                                

                                
                                      p.shutdown()  #默认有个参数wite=True (相当于close和join)
                                
                            

那么什么是线程池呢？我们来了解一下

二、线程池

                                进程池：就是在一个进程内控制一定个数的线程
基于concurent.future模块的进程池和线程池 （他们的同步执行和异步执行是一样的）

                                         1
                                        #
                                         1.同步执行--------------
                                         2
                                        from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 3import os,time,random
 4def task(n):
 5print(‘[%s] is running‘%os.getpid())
 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的，，一般用线程，用了进程耗时长 7return n**2
 8if__name__ == ‘__main__‘:
 9     start = time.time()
10     p = ProcessPoolExecutor()
11for i in range(10): #现在是开了10个任务， 那么如果是上百个任务呢，就不能无线的开进程，那么就得考虑控制12# 线程数了，那么就得考虑到池了13         obj  = p.submit(task,i).result()  #相当于apply同步方法14     p.shutdown()  #相当于close和join方法15print(‘=‘*30)
16print(time.time() - start)  #17.36499309539795171819# 2.异步执行-----------20# from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor21# import os,time,random22# def task(n):23#     print(‘[%s] is running‘%os.getpid())24#     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的，，一般用线程，用了进程耗时长25#     return n**226# if __name__ == ‘__main__‘:27#     start = time.time()28#     p = ProcessPoolExecutor()29#     l = []30#     for i in range(10): #现在是开了10个任务， 那么如果是上百个任务呢，就不能无线的开进程，那么就得考虑控制31#         # 线程数了，那么就得考虑到池了32#         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async()异步方法33#         l.append(obj)34#     p.shutdown()  #相当于close和join方法35#     print(‘=‘*30)36#     print([obj.result() for obj in l])37#     print(time.time() - start)  #5.362306594848633

基于concurrent.futures模块的进程池

                                         1
                                        from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 2from threading import currentThread
 3import os,time,random
 4def task(n):
 5print(‘%s:%s is running‘%(currentThread().getName(),os.getpid()))  #看到的pid都是一样的，因为线程是共享了一个进程 6     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的，，一般用线程，用了进程耗时长 7return n**2
 8if__name__ == ‘__main__‘:
 9     start = time.time()
10     p = ThreadPoolExecutor() #线程池 #如果不给定值，默认cup*511     l = []
12for i in range(10):  #10个任务 # 线程池效率高了13         obj  = p.submit(task,i)  #相当于apply_async异步方法14        l.append(obj)
15     p.shutdown()  #默认有个参数wite=True (相当于close和join)16print(‘=‘*30)
17print([obj.result() for obj in l])
18print(time.time() - start)  #3.001171827316284

基于concurrent.futures模块的线程池

应用线程池（下载网页并解析）

                                    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests
import time,os
def get_page(url):
    print(‘<%s> is getting [%s]‘%(os.getpid(),url))
    response = requests.get(url)
    if response.status_code==200:  #200代表状态：下载成功了return {‘url‘:url,‘text‘:response.text}
def parse_page(res):
    res = res.result()
    print(‘<%s> is getting [%s]‘%(os.getpid(),res[‘url‘]))
    with open(‘db.txt‘,‘a‘) as f:
        parse_res = ‘url:%s size:%s\n‘%(res[‘url‘],len(res[‘text‘]))
        f.write(parse_res)
if__name__ == ‘__main__‘:
    # p = ThreadPoolExecutor()
    p = ProcessPoolExecutor()
    l = [
        ‘http://www.baidu.com‘,
        ‘http://www.baidu.com‘,
        ‘http://www.baidu.com‘,
        ‘http://www.baidu.com‘,
    ]
    for url in l:
        res = p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #这里的回调函数拿到的是一个对象。得#  先把返回的res得到一个结果。即在前面加上一个res.result() #谁好了谁去掉回调函数# 回调函数也是一种编程思想。不仅开线程池用，开线程池也用
    p.shutdown()  #相当于进程池里的close和joinprint(‘主‘,os.getpid())

map函数的应用

                                    #
                                     map函数举例
obj= map(lambda x:x**2 ,range(10))
print(list(obj))

#运行结果[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

                                         1
                                        #
                                         我们的那个p.submit(task,i)和map函数的原理类似。我们就
                                         2
                                        #
                                         可以用map函数去代替。更减缩了代码
                                         3
                                        from  concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor
 4import os,time,random
 5def task(n):
 6print(‘[%s] is running‘%os.getpid())
 7     time.sleep(random.randint(1,3))  #I/O密集型的，，一般用线程，用了进程耗时长 8return n**2
 9if__name__ == ‘__main__‘:
10     p = ProcessPoolExecutor()
11     obj = p.map(task,range(10))
12     p.shutdown()  #相当于close和join方法13print(‘=‘*30)
14print(obj)  #返回的是一个迭代器15print(list(obj))

map函数应用