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Python有了concurrent的话mutiprocessing和threading还有存在的意义吗？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python有了concurrent的话mutiprocessing和threading还有存在的意义吗？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3236字，纯文字阅读大概需要5分钟。

内容图文

Python3.2中引入的concurrent非常的好用，只用几行代码就可以编写出线程池/进程池，并且计算型任务效率和mutiprocessing.pool提供的poll和ThreadPoll相比不分伯仲，而且在IO型任务由于引入了Future的概念效率要高数倍。

而threading的话还要自己维护相关的队列防止死锁，代码的可读性也会下降，相反concurrent提供的线程池却非常的便捷，不用自己操心死锁以及编写线程池代码，由于异步的概念IO型任务也更有优势。

既然如此，如果不是为了向下兼容2.x，是不是可以完全没有必要继续使用mutiprocessing和threading了？concurrent如此的优秀。

 

concurrent的确很好用，主要提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。一个多线程，一个多进程。但concurrent本质上都是对threading和mutiprocessing的封装。看它的源码可以知道。
ThreadPoolExecutor自己提供了任务队列，不需要自己写了。而所谓的线程池，它只是简单的比较当前的threads数量和定义的max_workers的大小，小于max_workers就允许任务创建线程执行任务。可以看源码

def _adjust_thread_count(self):
    # When the executor gets lost, the weakref callback will wake up
    # the worker threads.
    def weakref_cb(_, q=self._work_queue):
        q.put(None)
    # TODO(bquinlan): Should avoid creating new threads if there are more
    # idle threads than items in the work queue.
    if len(self._threads) < self._max_workers:
        t = threading.Thread(target=_worker,
                             args=(weakref.ref(self, weakref_cb),
                                   self._work_queue))
        t.daemon = True
        t.start()
        self._threads.add(t)
        _threads_queues[t] = self._work_queue

所以如果你自己维护队列的话也没问题，cocurrent内部也是自己维护了一个队列，它给你写好了而已。
至于死锁问题concurrent也会引起死锁的问题。给你一个例子，运行看看

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def wait_on_b():
    time.sleep(5)
    print(b.result()) # b will never complete because it is waiting on a.
    return 5

def wait_on_a():
    time.sleep(5)
    print(a.result()) # a will never complete because it is waiting on b.
    return 6


executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
a = executor.submit(wait_on_b)
b = executor.submit(wait_on_a)

ProcessPoolExecutor 内部也是使用的mutiprocessing。能够从充分利用多核的特性，摆脱GIL的限制。注意定义ProcessPoolExecutor(max_workers=2)的时候max_workers稍大于CPU的核数，不能太大。ProcessPoolExecutor内部维持了一个call_queue用于保持任务队列，其类型是multiprocessing.Queue。还有一个管理队列的线程。这可以说是cocurrent的一个优化。
具体可以看源码，self._adjust_process_count()其实就是开启进程执行任务，点进去_adjust_process_count一看就知道。self._queue_management_thread是管理队列的线程

if self._queue_management_thread is None:
            # Start the processes so that their sentinels are known.
            self._adjust_process_count()
            self._queue_management_thread = threading.Thread(
                    target=_queue_management_worker,
                    args=(weakref.ref(self, weakref_cb),
                          self._processes,
                          self._pending_work_items,
                          self._work_ids,
                          self._call_queue,
                          self._result_queue))
            self._queue_management_thread.daemon = True
            self._queue_management_thread.start()
            _threads_queues[self._queue_management_thread] = self._result_queue

所以说cocurrent好用，就是它自己做了一些更好的处理，譬如维持队列，管理队列线程，不需要你再操心。当然你也可以自己实现。你能用cocurrent实现的。用threading和mutiprocessing都能实现，大不了自己再做些额外的工作。因为cocurrent本质上核心也是用的这2个。当然有了现成的更好的cocurrent最好了，直接拿来使用，省的自己再造轮子。所以说用哪个看个人熟悉程度，譬如我用的python2,就用不了cocurrent。只好用threading。

内容总结

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来源：【匿名】