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緊接著上一篇文章??python 線程池ThreadPoolExecutor（上）?我們繼續對線程池深入一點了解，其實python中關于線程池，一共有兩個模塊：
1.threadpool — 是一個比較老的模塊了，現在雖然還有一些人在用，但已經不再是主流了；
2.concurrent.futures — 目前線程池主要使用這個模塊，主流模塊；
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除了?python 線程池ThreadPoolExecutor（上）?文章中介紹的??submit()? /? cancel()? ?/? done()? /? result()? ?函數外，今天還需要額外講解一下另外幾個函數：
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雖然?done()?函數提供了判斷任務是否結束的方法，但是并不是太實用，因為我們并不知道線程到底什么時候結束，需要一直判斷每個任務有沒有結束。這時就可以使用?as_completed()?方法一次取出所有任務的結果。
as_completed()?方法是一個生成器，在沒有任務完成的時候，會阻塞，在有某個任務完成的時候，就能繼續執行for循環后面的語句，然后繼續阻塞住，循環到所有的任務結束。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 | # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解憂 @Blog(個人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公眾號)：猿說python @Github:www.github.com ? @File:python_ThreadPoolExecutor.py @Time:2019/12/07 21:25 ? @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！ """ ? ? from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time ? # 參數times用來模擬網絡請求的時間 def download_video(index): ????time.sleep(2) ????print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.gmtime()))) ????return index ? executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [1, 2, 3, 4, 5] all_task = [executor.submit(download_video, (url)) for url in urls] ? for task in as_completed(all_task): ????data = task.result() ????print("任務{} down load success".format(data)) |
輸出結果：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | download video 1 finished at 2019-12-07 02:33:00 任務1 down load success download video 2 finished at 2019-12-07 02:33:00 任務2 down load success download video 3 finished at 2019-12-07 02:33:02 任務3 down load success download video 4 finished at 2019-12-07 02:33:02 任務4 down load success download video 5 finished at 2019-12-07 02:33:04 任務5 down load success |
代碼分析：
5個任務，2個線程，由于在線程池構造的時候允許同時最多執行2個線程，所以同時執行任務1和任務2，重代碼的輸出結果來看，任務1和任務2執行后，for循環進入阻塞狀態，直到任務1或者任務2結束之后才會for才會繼續執行任務3/任務4，并保證同時執行的最多只有兩個任務（關于自定義時間格式請參考：?python time模塊）.
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和as_completed()?方法不同的是：map()方法能保證任務的順序性，舉個例子：如果同時下載5個視頻，就算第二個視頻比第一個視頻先下載完成，也會阻塞等待第一個視頻下載完成并通知主線程之后，第二個下載完成的視頻才回通知主線程，保證按照順序完成任務，下面舉個例子說明一下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time ? # 參數times用來模擬網絡請求的時間 def download_video(index): ????time.sleep(index) ????print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.gmtime()))) ????return index ? executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 1, 4, 5] ? ? for data in executor.map(download_video,urls): ????print("任務{} down load success".format(data)) |
輸出結果：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | download video 2 finished at 2019-12-07 03:38:55 download video 3 finished at 2019-12-07 03:38:56 任務3 down load success 任務2 down load success download video 1 finished at 2019-12-07 03:38:56 任務1 down load success download video 4 finished at 2019-12-07 03:39:00 任務4 down load success download video 5 finished at 2019-12-07 03:39:01 任務5 down load success |
代碼分析：
重上面的輸出結果看來，即便任務2比任務3先完成，for循環輸出的內容依舊是提示先完成的任務3再完成任務2，根據列表urls順序輸出，保證任務的順序性！
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wait()方法有點類似線程的join()方法，能阻塞主線程，直到線程池中的所有的線程都操作完成！實例代碼如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED import time ? # 參數times用來模擬網絡請求的時間 def download_video(index): ????time.sleep(2) ????print("download video {} finished at {}".format(index,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.gmtime()))) ????return index ? executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [1, 2, 3, 4, 5] all_task = [executor.submit(download_video,(url)) for url in urls] ? wait(all_task,return_when=ALL_COMPLETED) ? print("main ") |
輸出結果：
1 2 3 4 5 6 | download video 2 finished at 2019-12-07 03:50:22 download video 1 finished at 2019-12-07 03:50:22 download video 3 finished at 2019-12-07 03:50:24 download video 4 finished at 2019-12-07 03:50:24 download video 5 finished at 2019-12-07 03:50:26 main |
wait方法接收3個參數，等待的任務序列、超時時間以及等待條件。等待條件return_when默認為ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任務都結束。可以看到運行結果中，確實是所有任務都完成了，主線程才打印出main。等待條件還可以設置為FIRST_COMPLETED，表示第一個任務完成就停止等待。
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1.python線程隊列Queue-FIFO
2.python 異常處理
3.python __name__ == ‘__main__’詳細解釋
4.python 不定長參數 *argc,**kargcs
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