Python线程池的实现浅析
一、序言
二、正文
1、Future 对象
2、提交函数自动创建 Future 对象
3、future.set_result 到底干了什么事情
4、提交多个函数
5、使用 map 来提交多个函数
6、按照顺序等待执行
7、取消一个函数的执行
8、函数执行时出现异常
9、等待所有函数执行完毕
三、小结
雷猴啊，兄弟们！今天来展示一下如何用Python快速实现一个线程池。
一、序言当有多个 IO 密集型的任务要被处理时，我们自然而然会想到多线程。但如果任务非常多，我们不可能每一个任务都启动一个线程去处理，这个时候最好的办法就是实现一个线程池，至于池子里面的线程数量可以根据业务场景进行设置。
比如我们实现一个有 10 个线程的线程池，这样可以并发地处理 10 个任务，每个线程将任务执行完之后，便去执行下一个任务。通过使用线程池，可以避免因线程创建过多而导致资源耗尽，而且任务在执行时的生命周期也可以很好地把控。
而线程池的实现方式也很简单，但这里我们不打算手动实现，因为 Python 提供了一个标准库 concurrent.futures，已经内置了对线程池的支持。所以本篇文章，我们就来详细介绍一下该模块的用法。
二、正文 1、Future 对象当我们往线程池里面提交一个函数时，会分配一个线程去执行，同时立即返回一个 Future 对象。通过 Future 对象可以监控函数的执行状态，有没有出现异常，以及有没有执行完毕等等。如果函数执行完毕，内部便会调用 future.set_result 将返回值设置到 future 里面，然后外界便可调用 future.result 拿到返回值。
除此之外 future 还可以绑定回调，一旦函数执行完毕，就会以 future 为参数，自动触发回调。所以 future 被称为未来对象，可以把它理解为函数的一个容器，当我们往线程池提交一个函数时，会立即创建相应的 future 然后返回。函数的执行状态什么的，都通过 future 来查看，当然也可以给它绑定一个回调，在函数执行完毕时自动触发。
那么下面我们就来看一下 future 的用法，文字的话理解起来可能有点枯燥。
将函数提交到线程池里面运行时，会立即返回一个对象
这个对象就叫做 Future 对象，里面包含了函数的执行状态等等
当然我们也可以手动创建一个Future对象。
from concurrent.futures import Future
# 创建 Future 对象 future
future = Future()
# 给 future 绑定回调
def callback(f: Future):
print("当set_result的时候会执行回调，result:",
f.result())
future.add_done_callback(callback)
# 通过 add_done_callback 方法即可给 future 绑定回调
# 调用的时候会自动将 future 作为参数
# 如果需要多个参数，那么就使用偏函数
# 回调函数什么时候执行呢？
# 显然是当 future 执行 set_result 的时候
# 如果 future 是向线程池提交函数时返回的
# 那么当函数执行完毕时会自动执行 future.set_result(xx)
# 并将自身的返回设置进去
# 而这里的 future 是我们手动创建的，因此需要手动执行
future.set_result("嘿嘿")
当set_result的时候会执行回调，result: 嘿嘿
需要注意的是：只能执行一次 set_result，但是可以多次调用 result 获取结果。
from concurrent.futures import Future
future = Future()
future.set_result("哼哼")
print(future.result()) # 哼哼
print(future.result()) # 哼哼
print(future.result()) # 哼哼
执行 future.result() 之前一定要先 set_result，否则会一直处于阻塞状态。当然 result 方法还可以接收一个 timeout 参数，表示超时时间，如果在指定时间内没有获取到值就会抛出异常。
2、提交函数自动创建 Future 对象我们上面是手动创建的 Future 对象，但工作中很少会手动创建。我们将函数提交到线程池里面运行的时候，会自动创建 Future 对象并返回。这个 Future 对象里面就包含了函数的执行状态，比如此时是处于暂停、运行中还是完成等等，并且函数在执行完毕之后，还会调用 future.set_result 将自身的返回值设置进去。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(name, n):
time.sleep(n)
return f"{name} 睡了 {n} 秒"
# 创建一个线程池
# 里面还可以指定 max_workers 参数，表示最多创建多少个线程
# Python学习交流裙279199867
# 如果不指定，那么每提交一个函数，都会为其创建一个线程
executor = ThreadPoolExecutor()
# 通过 submit 即可将函数提交到线程池，一旦提交，就会立刻运行
# 因为开启了一个新的线程，主线程会继续往下执行
# 至于 submit 的参数，按照函数名，对应参数提交即可
# 切记不可写成task("古明地觉", 3)，这样就变成调用了
future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
# 由于函数里面出现了 time.sleep，并且指定的 n 是 3
# 所以函数内部会休眠 3 秒，显然此时处于运行状态
print(future)
"""
<Future at 0x7fbf701726d0 state=running>
"""
# 我们说 future 相当于一个容器，包含了内部函数的执行状态
# 函数是否正在运行中
print(future.running())
"""
True
"""
# 函数是否执行完毕
print(future.done())
"""
False
"""
# 主程序也 sleep 3 秒
time.sleep(3)
# 显然此时函数已经执行完毕了
# 并且打印结果还告诉我们返回值类型是 str
print(future)
"""
<Future at 0x7fbf701726d0 state=finished returned str>
"""
print(future.running())
"""
False
"""
print(future.done())
"""
True
"""
# 函数执行完毕时，会将返回值设置在 future 里
# 也就是说一旦执行了 future.set_result
# 那么就表示函数执行完毕了，然后外界可以调用 result 拿到返回值
print(future.result())
"""
屏幕前的你 睡了 3 秒
"""
这里再强调一下 future.result()，这一步是会阻塞的，举个例子：
# 提交函数
future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
start = time.perf_counter()
future.result()
end = time.perf_counter()
print(end - start) # 3.00331525
可以看到，future.result() 这一步花了将近 3s。其实也不难理解，future.result() 是干嘛的？就是为了获取函数的返回值，可函数都还没有执行完毕，它又从哪里获取呢？所以只能先等待函数执行完毕，将返回值通过 set_result 设置到 future 里面之后，外界才能调用 future.result() 获取到值。
如果不想一直等待的话，那么在获取值的时候可以传入一个超时时间。
from concurrent.futures import (
ThreadPoolExecutor,
TimeoutError
)
import time
def task(name, n):
time.sleep(n)
return f"{name} 睡了 {n} 秒"
executor = ThreadPoolExecutor()
future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
try:
# 1 秒之内获取不到值，抛出 TimeoutError
res = future.result(1)
except TimeoutError:
pass
# 再 sleep 2 秒，显然函数执行完毕了
time.sleep(2)
# 获取返回值
print(future.result())
"""
屏幕前的你 睡了 3 秒
"""
当然啦，这么做其实还不够智能，因为我们不知道函数什么时候执行完毕。所以最好的办法还是绑定一个回调，当函数执行完毕时，自动触发回调。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(name, n):
time.sleep(n)
return f"{name} 睡了 {n} 秒"
def callback(f):
print(f.result())
executor = ThreadPoolExecutor()
future = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
# 绑定回调，3 秒之后自动调用
future.add_done_callback(callback)
"""
屏幕前的你 睡了 3 秒
"""
需要注意的是，在调用 submit 方法之后，提交到线程池的函数就已经开始执行了。而不管函数有没有执行完毕，我们都可以给对应的 future 绑定回调。
如果函数完成之前添加回调，那么会在函数完成后触发回调。如果函数完成之后添加回调，由于函数已经完成，代表此时的 future 已经有值了，或者说已经 set_result 了，那么会立即触发回调。
3、future.set_result 到底干了什么事情当函数执行完毕之后，会执行 set_result，那么这个方法到底干了什么事情呢？
我们看到 future 有两个被保护的属性，分别是 _result 和 _state。显然 _result 用于保存函数的返回值，而 future.result() 本质上也是返回 _result 属性的值。而 _state 属性则用于表示函数的执行状态，初始为 PENDING，执行中为 RUNING，执行完毕时被设置为 FINISHED。
调用 future.result() 的时候，会判断 _state 的属性，如果还在执行中就一直等待。当 _state 为 FINISHED 的时候，就返回 _result 属性的值。
4、提交多个函数我们上面每次只提交了一个函数，但其实可以提交任意多个，我们来看一下：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(name, n):
time.sleep(n)
return f"{name} 睡了 {n} 秒"
executor = ThreadPoolExecutor()
futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 3),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 4),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 1)]
# 此时都处于running
print(futures)
"""
[<Future at 0x1b5ff622550 state=running>,
<Future at 0x1b5ff63ca60 state=running>,
<Future at 0x1b5ff63cdf0 state=running>]
"""
time.sleep(3)
# 主程序 sleep 3s 后
# futures[0]和futures[2]处于 finished
# futures[1]仍处于 running
print(futures)
"""
[<Future at 0x1b5ff622550 state=running>,
<Future at 0x1b5ff63ca60 state=running>,
<Future at 0x1b5ff63cdf0 state=finished returned str>]
"""
如果是多个函数，要如何拿到返回值呢？很简单，遍历 futures 即可。
executor = ThreadPoolExecutor()
futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 5),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 2),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 4),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 3),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 6)]
for future in futures:
print(future.result())
"""
屏幕前的你 睡了 5 秒
屏幕前的你 睡了 2 秒
屏幕前的你 睡了 4 秒
屏幕前的你 睡了 3 秒
屏幕前的你 睡了 6 秒
"""
这里面有一些值得说一说的地方，首先 futures 里面有 5 个 future，记做 future1, future2, future3, future4, future5。
当使用 for 循环遍历的时候，实际上会依次遍历这 5 个 future，所以返回值的顺序就是我们添加的函数的顺序。由于 future1 对应的函数休眠了 5s，那么必须等到 5s 后，future1 里面才会有值。
但这五个函数是并发执行的，future2, future3, future4 由于只休眠了 2s, 4s, 3s，所以肯定会先执行完毕，然后执行 set_result，将返回值设置到对应的 future 里。
但 Python 的 for 循环不可能在第一次迭代还没有结束，就去执行第二次迭代。因为 futures 里面的几个 future 的顺序已经一开始就被定好了，只有当第一个 future.result() 执行完成之后，才会执行第二个 future.result()，以及第三个、第四个。
因此即便后面的函数已经执行完毕，但由于 for 循环的顺序，也只能等着，直到前面的 future.result() 执行完毕。所以当第一个 future.result() 结束时，后面三个 future.result() 会立刻输出，因为它们内部的函数已经执行结束了。
而最后一个 future，由于内部函数 sleep 了 6 秒，因此要再等待 1 秒，才会打印 future.result()。
5、使用 map 来提交多个函数使用 submit 提交函数会返回一个 future，并且还可以给 future 绑定一个回调。但如果不关心回调的话，那么还可以使用 map 进行提交。
executor = ThreadPoolExecutor()
# map 内部也是使用了 submit
results = executor.map(task,
["屏幕前的你"] * 3,
[3, 1, 2])
# 并且返回的是迭代器
print(results)
"""
<generator object ... at 0x0000022D78EFA970>
"""
# 此时遍历得到的是不再是 future
# 而是 future.result()
for result in results:
print(result)
"""
屏幕前的你 睡了 3 秒
屏幕前的你 睡了 1 秒
屏幕前的你 睡了 2 秒
"""
可以看到，当使用for循环的时候，map 执行的逻辑和 submit 是一样的。唯一的区别是，此时不需要再调用 result 了，因为返回的就是函数的返回值。
或者我们直接调用 list 也行。
executor = ThreadPoolExecutor()
results = executor.map(task,
["屏幕前的你"] * 3,
[3, 1, 2])
print(list(results))
"""
['屏幕前的你 睡了 3 秒',
'屏幕前的你 睡了 1 秒',
'屏幕前的你 睡了 2 秒']
"""
results 是一个生成器，调用 list 的时候会将里面的值全部产出。由于 map 内部还是使用的 submit，然后通过 future.result() 拿到返回值，而耗时最长的函数需要 3 秒，因此这一步会阻塞 3 秒。3 秒过后，会打印所有函数的返回值。
6、按照顺序等待执行上面在获取返回值的时候，是按照函数的提交顺序获取的。如果我希望哪个函数先执行完毕，就先获取哪个函数的返回值，该怎么做呢？
from concurrent.futures import (
ThreadPoolExecutor,
as_completed
)
import time
def task(name, n):
time.sleep(n)
return f"{name} 睡了 {n} 秒"
executor = ThreadPoolExecutor()
futures = [executor.submit(task, "屏幕前的你", 5),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 2),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 1),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 3),
executor.submit(task, "屏幕前的你", 4)]
for future in as_completed(futures):
print(future.result())
"""
屏幕前的你 睡了 1 秒
屏幕前的你 睡了 2 秒
屏幕前的你 睡了 3 秒
屏幕前的你 睡了 4 秒
屏幕前的你 睡了 5 秒
"""
此时谁先完成，谁先返回。
7、取消一个函数的执行我们通过 submit 可以将函数提交到线程池中执行，但如果我们想取消该怎么办呢？
executor = ThreadPoolExecutor()
future1 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 1)
future2 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 2)
future3 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
# 取消函数的执行
# 会将 future 的 _state 属性设置为 CANCELLED
future3.cancel()
# 查看是否被取消
print(future3.cancelled()) # False
问题来了，调用 cancelled 方法的时候，返回的是False，这是为什么？很简单，因为函数已经被提交到线程池里面了，函数已经运行了。而只有在还没有运行时，取消才会成功。
可这不矛盾了吗？函数一旦提交就会运行，只有不运行才会取消成功，这怎么办？还记得线程池的一个叫做 max_workers 的参数吗？用来控制线程池内的线程数量，我们可以将最大的线程数设置为2，那么当第三个函数进去的时候，就不会执行了，而是处于暂停状态。
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
future1 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 1)
future2 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 2)
future3 = executor.submit(task, "屏幕前的你", 3)
# 如果池子里可以创建空闲线程
# 那么函数一旦提交就会运行，状态为 RUNNING
print(future1._state) # RUNNING
print(future2._state) # RUNNING
# 但 future3 内部的函数还没有运行
# 因为池子里无法创建新的空闲线程了，所以状态为 PENDING
print(future3._state) # PENDING
# 取消函数的执行，前提是函数没有运行
# 会将 future 的 _state 属性设置为 CANCELLED
future3.cancel()
# 查看是否被取消
print(future3.cancelled()) # True
print(future3._state) # CANCELLED
在启动线程池的时候，肯定是需要设置容量的，不然处理几千个函数要开启几千个线程吗。另外当函数被取消了，就不可以再调用 future.result() 了，否则的话会抛出 CancelledError。
8、函数执行时出现异常我们前面的逻辑都是函数正常执行的前提下，但天有不测风云，如果函数执行时出现异常了该怎么办？
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task1():
1 / 0
def task2():
pass
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
future1 = executor.submit(task1)
future2 = executor.submit(task2)
print(future1)
print(future2)
"""
<Future at 0x7fe3e00f9e50 state=finished raised ZeroDivisionError>
<Future at 0x7fe3e00f9eb0 state=finished returned NoneType>
"""
# 结果显示 task1 函数执行出现异常了
# 那么这个异常要怎么获取呢？
print(future1.exception())
print(future1.exception().__class__)
"""
division by zero
<class 'ZeroDivisionError'>
"""
# 如果执行没有出现异常，那么 exception 方法返回 None
print(future2.exception()) # None
# 注意：如果函数执行出现异常了
# 那么调用 result 方法会将异常抛出来
future1.result()
"""
Traceback (most recent call last):
File "...", line 4, in task1
1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero
"""
出现异常时，调用 future.set_exception 将异常设置到 future 里面，而 future 有一个 _exception 属性，专门保存设置的异常。当调用 future.exception() 时，也会直接返回 _exception 属性的值。
9、等待所有函数执行完毕假设我们往线程池提交了很多个函数，如果希望提交的函数都执行完毕之后，主程序才能往下执行，该怎么办呢？其实方案有很多：
第一种：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(n)
return f"sleep {n}"
executor = ThreadPoolExecutor()
future1 = executor.submit(task, 5)
future2 = executor.submit(task, 2)
future3 = executor.submit(task, 4)
# 这里是不会阻塞的
print("start")
# 遍历所有的 future，并调用其 result 方法
# 这样就会等到所有的函数都执行完毕之后才会往下走
for future in [future1, future2, future3]:
print(future.result())
print("end")
"""
start
sleep 5
sleep 2
sleep 4
end
"""
第二种：
from concurrent.futures import (
ThreadPoolExecutor,
wait
)
import time
def task(n):
time.sleep(n)
return f"sleep {n}"
executor = ThreadPoolExecutor()
future1 = executor.submit(task, 5)
future2 = executor.submit(task, 2)
future3 = executor.submit(task, 4)
# return_when 有三个可选参数
# FIRST_COMPLETED：当任意一个任务完成或者取消
# FIRST_EXCEPTION：当任意一个任务出现异常
# 如果都没出现异常等同于ALL_COMPLETED
# ALL_COMPLETED：所有任务都完成，默认是这个值
fs = wait([future1, future2, future3],
return_when="ALL_COMPLETED")
# 此时返回的fs是DoneAndNotDoneFutures类型的namedtuple
# 里面有两个值，一个是done，一个是not_done
print(fs.done)
"""
{<Future at 0x1df1400 state=finished returned str>,
<Future at 0x2f08e48 state=finished returned str>,
<Future at 0x9f7bf60 state=finished returned str>}
"""
print(fs.not_done)
"""
set()
"""
for f in fs.done:
print(f.result())
"""
start
sleep 5
sleep 2
sleep 4
end
"""
第三种：
# 使用上下文管理
with ThreadPoolExecutor() as executor:
future1 = executor.submit(task, 5)
future2 = executor.submit(task, 2)
future3 = executor.submit(task, 4)
# 所有函数执行完毕（with语句结束）后才会往下执行
第四种：
executor = ThreadPoolExecutor()
future1 = executor.submit(task, 5)
future2 = executor.submit(task, 2)
future3 = executor.submit(task, 4)
# 所有函数执行结束后，才会往下执行
executor.shutdown()
三、小结
如果我们需要启动多线程来执行函数的话，那么不妨使用线程池。每调用一个函数就从池子里面取出一个线程，函数执行完毕就将线程放回到池子里以便其它函数执行。如果池子里面空了，或者说无法创建新的空闲线程，那么接下来的函数就只能处于等待状态了。
最后，concurrent.futures 不仅可以用于实现线程池，还可以用于实现进程池。两者的 API 是一样的：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(n)
return f"sleep {n}"
executor = ProcessPoolExecutor()
# Windows 上需要加上这一行
if __name__ == '__main__':
future1 = executor.submit(task, 5)
future2 = executor.submit(task, 2)
future3 = executor.submit(task, 4)
executor.shutdown()
print(future1.result())
print(future2.result())
print(future3.result())
"""
sleep 5
sleep 2
sleep 4
"""
线程池和进程池的 API 是一致的，但工作中很少会创建进程池。
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