python 创建和使用线程池

众所周知，python3多线程有threading，很好的支持了多线程，那么问题来了，为什么还需要线程池呢，其实很好回答，如果你要爬取网站有八百页，每页设置一个线程，难道能开启八百个么，光切换的时间也很高了吧。这时候就需要用到线程池，可以设置一个20的线程池，同时只有20个线程在运行，剩下的排队。直接上讲解

线程池模块

在threading中是没有线程池相关功能的，想要运行线程池需要自己重写，很明显像我这么懒不可能重写，而且自己编写线程池很难写的比较完美，还需要考虑复杂情况下的线程同步，很容易发生死锁。所以就用到了这个模块，

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

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（线程池和进程池的唯一区别就是线程与进程，使用方法，内置函数等都完全一样），可以帮我们自动调度线程，省下大量时间，废话少说，直接上代码：

defthread_text(i,y):
    time.sleep(i+y)return i+y
if __name__ =='__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
    executor1 = executor.submit(thread_text,1,1)
    executor2 = executor.submit(thread_text,2,1)
    executor.shutdown()

首先需要实例化，然后在实例化的同时设置最大线程数，然后使用submit提交线程就ok啦，而且与threading.Thread 的线程不同的是，线程池不阻塞，立即执行，也就是说，不需要start来启动它，

• 知识点一：线程池不阻塞，不需要start

而且想必有些同学已经看出我这个例子的常规例子的不同了，那就是我传了两个参数，这里也是为了区别threading.Thread的参数，众所周知，threading模块对方法传入参数是以元组的形式，比如我上面写的方法，如果用threading调用的话应该这么写threading.Thread(target=thread_text,args=(1,1))，而线程池则不是，如果翻过源码会发现ThreadPoolExecutor没有固定参数，只有*args和**kwargs，所以，线程池如果要传入多个参数，只需要按照参数位置跟在后面即可。

• 知识点二：线程池传参不要元组，接着往后写，有多少写多少

在介绍一下它的几个其他函数：
Future 提供了如下方法：

• cancel()：取消该 Future 代表的线程任务。如果该任务正在执行，不可取消，则该方法返回 False；否则，程序会取消该任务，并返回 True。
• cancelled()：返回 Future 代表的线程任务是否被成功取消。 running()：如果该 Future 代表的线程任务正在执行、不可被取消，该方法返回 True。
• done()：如果该 Funture 代表的线程任务被成功取消或执行完成，则该方法返回 True。
• result(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务最后返回的结果。如果 Future 代表的线程任务还未完成，该方法将会阻塞当前线程，其中 timeout 参数指定最多阻塞多少秒。
• exception(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务所引发的异常。如果该任务成功完成，没有异常，则该方法返回 None。
• add_done_callback(fn)：为该 Future 代表的线程任务注册一个“回调函数”，当该任务成功完成时，程序会自动触发该 fn 函数。
• as_completed:上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
defthread_text(i,y):
    time.sleep(i+y)return i+y
if __name__ =='__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
    executor1 = executor.submit(thread_text,1,1)
    executor2 = executor.submit(thread_text,2,1)for i in as_completed([executor1,executor2]):print(i.result())
    executor.shutdown()

as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。

map

除了submit，ThreadPoolExecutor还提供了map函数来添加线程，与常规的map类似，区别在于线程池的 map() 函数会为 iterables 的每个元素启动一个线程，以并发方式来执行 func 函数. 同时，使用map函数，还会自动获取返回值，相当于这样，executor.submit(func).result()，
看例子：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
defthread_text(i,y):
    time.sleep(i+y)return i+y
if __name__ =='__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
    li2 =[1,1,1,1,1]for i in executor.map(thread_text,range(1,5), li2):print(i)print('-------')
    executor.shutdown()

同时，输出顺序和列表的顺序相同，从代码可以看出，使用map函数使得代码更简洁，所以常规使用建议直接使用map。

补充

1. 不管使用map还是submit，如果子线程发生异常，都会等所有线程执行结束后返回异常，即。线程池以后的代码是不会执行的，因为在线程池结束的瞬间就报错退出了。
2. map和submit的区别是，submit可以使用exception()方法来捕获异常，使之不会影响到主程序，而map则无法捕获，只能异常退出。submit捕获异常示例如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
def thread_text(i,y):
    time.sleep(i+y)
    return i+y
if __name__ == '__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
    executor1 = executor.submit(thread_text, 1,1)
    executor2 = executor.submit(thread_text, 2,1)
    for i in as_completed([executor1,executor2]):
        if i.exception():
            print(i.exception)
        else:
            print(i.result())
    executor.shutdown()

另外，线程锁依然是用threading模块的，线程池这里并没有另外设置锁相关内容。

参考文档
[python] ThreadPoolExecutor线程池
Python线程池及其原理和使用（超级详细）