python使用期物處理并發(fā)教程
learning from 《流暢的python》
1. futures.ThreadPoolExecutor
import os import time import sys import requests POP20_CC = ('CN IN US ID BR PK NG BD RU JP ' 'MX PH VN ET EG DE IR TR CD FR').split() BASE_URL = 'http://flupy.org/data/flags' DEST_DIR = './' def save_flag(img, filename): # 保存圖像 path = os.path.join(DEST_DIR, filename) with open(path, 'wb') as fp: fp.write(img) def get_flag(cc): # 獲取圖像 url = '{}/{cc}/{cc}.gif'.format(BASE_URL, cc=cc.lower()) resp = requests.get(url) return resp.content def show(text): # 打印信息 print(text, end=' ') sys.stdout.flush() def download_many(cc_list): for cc in sorted(cc_list): image = get_flag(cc) # 獲取 show(cc) # 打印 save_flag(image, cc.lower() + '.gif') # 保存 return len(cc_list) def main(download_many): t0 = time.time() count = download_many(POP20_CC) elapsed = time.time() - t0 msg = '\n{} flags downloaded in {:.2f}s' print(msg.format(count, elapsed)) # 計(jì)時(shí)信息 # ----使用 futures.ThreadPoolExecutor 類實(shí)現(xiàn)多線程下載 from concurrent import futures MAX_WORKERS = 20 # 最多使用幾個(gè)線程 def download_one(cc): image = get_flag(cc) show(cc) save_flag(image, cc.lower() + '.gif') return cc def download_many_1(cc_list): workers = min(MAX_WORKERS, len(cc_list)) with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor: # 使用工作的線程數(shù)實(shí)例化 ThreadPoolExecutor 類; # executor.__exit__ 方法會(huì)調(diào)用 executor.shutdown(wait=True) 方法, # 它會(huì)在所有線程都執(zhí)行完畢 前阻塞線程 res = executor.map(download_one, sorted(cc_list)) # download_one 函數(shù) 會(huì)在多個(gè)線程中并發(fā)調(diào)用; # map 方法返回一個(gè)生成器,因此可以迭代, 獲取各個(gè)函數(shù)返回的值 return len(list(res)) if __name__ == '__main__': # main(download_many) # 24 秒 main(download_many_1) # 3 秒
2. 期物
通常不應(yīng)自己創(chuàng)建期物
只能由并發(fā)框架(concurrent.futures 或 asyncio)實(shí)例化 原因:期物 表示終將發(fā)生的事情,其 執(zhí)行的時(shí)間 已經(jīng)排定。因此,只有排定把某件事交給 concurrent.futures.Executor 子類處理時(shí),才會(huì)創(chuàng)建 concurrent.futures.Future 實(shí)例
例如,Executor.submit() 方法的參數(shù)是一個(gè)可調(diào)用的對(duì)象,調(diào)用這個(gè)方法后會(huì)為傳入的可調(diào)用對(duì)象 排期,并返回一個(gè)期物
def download_many_2(cc_list): cc_list = cc_list[:5] with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: to_do = [] for cc in sorted(cc_list): future = executor.submit(download_one, cc) # executor.submit 方法排定可調(diào)用對(duì)象的執(zhí)行時(shí)間, # 然后返回一個(gè) 期物,表示這個(gè)待執(zhí)行的操作 to_do.append(future) # 存儲(chǔ)各個(gè)期物 msg = 'Scheduled for {}: {}' print(msg.format(cc, future)) results = [] for future in futures.as_completed(to_do): # as_completed 函數(shù)在期物運(yùn)行結(jié)束后產(chǎn)出期物 res = future.result() # 獲取期物的結(jié)果 msg = '{} result: {!r}' print(msg.format(future, res)) results.append(res) return len(results)
輸出: Scheduled for BR: <Future at 0x22da99d2d30 state=running> Scheduled for CN: <Future at 0x22da99e1040 state=running> Scheduled for ID: <Future at 0x22da99e1b20 state=running> Scheduled for IN: <Future at 0x22da99ec520 state=pending> Scheduled for US: <Future at 0x22da99ecd00 state=pending> CN <Future at 0x22da99e1040 state=finished returned str> result: 'CN' BR <Future at 0x22da99d2d30 state=finished returned str> result: 'BR' ID <Future at 0x22da99e1b20 state=finished returned str> result: 'ID' IN <Future at 0x22da99ec520 state=finished returned str> result: 'IN' US <Future at 0x22da99ecd00 state=finished returned str> result: 'US' 5 flags downloaded in 3.20s
3. 阻塞型I/O和GIL
CPython 解釋器本身就不是線程安全的,因此有全局解釋器鎖(GIL), 一次只允許使用一個(gè)線程執(zhí)行 Python 字節(jié)碼。因此,一個(gè) Python 進(jìn)程 通常不能同時(shí)使用多個(gè) CPU 核心
標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中所有執(zhí)行阻塞型 I/O 操作的函數(shù),在等待操作系統(tǒng)返回結(jié)果時(shí) 都會(huì)釋放 GIL。 這意味著在 Python 語言這個(gè)層次上可以使用多線程,而 I/O 密集型 Python 程序能從中受益:一個(gè) Python 線程等待網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)時(shí),阻塞型 I/O 函數(shù)會(huì)釋放 GIL,再運(yùn)行一個(gè)線程(網(wǎng)絡(luò)下載,文件讀寫都屬于 IO 密集型)
4. 使用concurrent.futures模塊啟動(dòng)進(jìn)程
這個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)的是真正 的并行計(jì)算,因?yàn)樗褂?ProcessPoolExecutor 類把工作分配給多個(gè) Python 進(jìn)程處理。 因此,如果需要做 CPU 密集型處理,使用這個(gè)模塊 能繞開 GIL,利用所有可用的 CPU 核心
使用 concurrent.futures 模塊能特別輕松地 把 基于線程 的方案轉(zhuǎn)成 基于進(jìn)程 的方案
ProcessPoolExecutor 的價(jià)值體現(xiàn)在 CPU 密集型 作業(yè)上
以上就是python使用期物處理并發(fā)教程的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python期物處理并發(fā)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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