十三、线程池

线程池(掌握)

一、Future类

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。

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Future 提供了如下方法，线程进程通用：

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。
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1、ThreadPoolExecutor类

创建一个线程池，并指定线程池中的最大线程数

1. 语法：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='',initializer=None, initargs=())

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参数介绍：
	max_workers：设置线程池可容纳的最大线程数
		默认值：CPU内核数+4
		int：也可以输入一个int类型的数值，指定最大线程数
	thread_name_prefix：给线程的可选名称前缀。
		默认值：为空
    
	initializer：是每个工作线程启动时要执行的可调用对象，默认为None，即每次使用pool.submit()方法时
	
	initargs：是要传给initializer的参数组
		(实参1,实参2...)
	
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1.1 submit()

向线程池中提交任务（函数），是异步操作

程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表。

1. 语法：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='',initializer=None, initargs=())

def zzw():
    pass


pool.submit(fn, *args, **kwargs)

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参数介绍：
	fn：创建线程时，需要执行的代码，由函数封装
	*args：参数1, 参数2,...：传入func函数的参数
	**kwargs：传入fn的可变参数
		a = 11, b = 22
		
		
返回值：
	返回一个_base.Future类
	<class 'concurrent.futures._base.Future'>
	
Future类中的方法：
	result()：获取submit(fn)提交任务的返回结果，即fn函数的return值，并且在该子线程输出返回结果时，主线程阻塞
'''

1.2 shutdown()

关闭线程池，并原地阻塞等待线程池中所有的任务执行完毕

在用完一个线程池后，应该调用该线程池的 shutdown() 方法，该方法将启动线程池的关闭序列。调用 shutdown() 方法后的线程池不再接收新任务，但会将以前所有的已提交任务执行完成。当线程池中的所有任务都执行完成后，该线程池中的所有线程都会死亡。

1. 语法：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='',initializer=None, initargs=())


pool.shutdown(wait=True)

1.3 map()-了解

map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：该函数类似于全局函数 map(func, *iterables)，只是该函数将会启动多个线程，以异步方式立即对 iterables 执行 map 处理。