一丶进程池和线程池统一模块

concurrent.futures

1.1 介绍

  1. concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口
  2. ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用
  3. ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用

1.2基本方法

  1. submit(fn, *args, **kwargs)
    异步提交任务

  2. map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
    取代for循环submit的操作

  3. shutdown(wait=True)
    相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作
    wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
    wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕
    但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任务执行完毕
    submit和map必须在shutdown之前

  4. result(timeout=None)
    取得结果

  5. add_done_callback(fn)
    回调函数

  6. done()

    判断某一个线程是否完成

  7. cancle()

    取消某个任务

二丶进程池实现异步代码

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import time
import os

# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数
# # 也可以不传  不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5
pool = ProcessPoolExecutor()  # 默认是当前计算机cpu的个数
"""
池子中创建的进程/线程创建一次就不会再创建了
至始至终用的都是最初的那几个
这样的话节省了反复开辟进程/线程的资源
"""

def task(n):
    print(n,os.getpid())  # 查看当前进程号
    time.sleep(2)
    return n**2


def call_back(n):
    print('拿到了异步提交任务的返回结果:',n.result())
"""
提交任务的方式
    同步:提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事
    异步:提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿???) 直接执行下一行代码
"""

# pool.submit(task,1)  # 朝线程池中提交任务   异步提交
# print('主')
"""
异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后,会自动触发回调函数的执行

"""
if __name__ == '__main__':

    t_list = []
    for i in range(20):
        res = pool.submit(task,i).add_done_callback(call_back)  # 提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数
        # print(res.result())  # 原地等待任务的返回结果
        t_list.append(res)

    # pool.shutdown()  # 关闭池子 等待池子中所有的任务执行完毕之后 才会往下运行代码
    # for p in t_list:
    #     print('>>>:',p.result())

ps:回调函数传的函数名本质就是函数名()吧submit的对象进行结果然后返回

01-18 09:19