这篇文章主要介绍了Python concurrent.futures模块使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

concurrent.futures的作用:

管理并发任务池。concurrent.futures模块提供了使用工作线程或进程池运行任务的接口。线程和进程池API都是一样,所以应用只做最小的修改就可以在线程和进程之间地切换

1、基于线程池使用map()

futures_thread_pool_map.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import threading
import time

def task(n):
  print('{}: 睡眠 {}'.format(threading.current_thread().name,n))
  time.sleep(n / 10)
  print('{}: 执行完成 {}'.format(threading.current_thread().name,n))
  return n / 10

ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
print('main: 开始运行')
results = ex.map(task, range(5, 0, -1)) #返回值是generator 生成器
print('main: 未处理的结果 {}'.format(results))
print('main: 等待真实结果')
real_results = list(results)
print('main: 最终结果: {}'.format(real_results))

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_thread_pool_map.py 
main: 开始运行
ThreadPoolExecutor-0_0: 睡眠 5
ThreadPoolExecutor-0_1: 睡眠 4
main: 未处理的结果 <generator object Executor.map.<locals>.result_iterator at 0x7f1c97484678>
main: 等待真实结果
ThreadPoolExecutor-0_1: 执行完成 4
ThreadPoolExecutor-0_1: 睡眠 3
ThreadPoolExecutor-0_0: 执行完成 5
ThreadPoolExecutor-0_0: 睡眠 2
ThreadPoolExecutor-0_0: 执行完成 2
ThreadPoolExecutor-0_0: 睡眠 1
ThreadPoolExecutor-0_1: 执行完成 3
ThreadPoolExecutor-0_0: 执行完成 1
main: 最终结果: [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]

2、futures执行单个任务

futures_thread_pool_submit.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import threading
import time

def task(n):
  print('{}: 睡眠 {}'.format(threading.current_thread().name, n))
  time.sleep(n / 10)
  print('{}: 执行完成 {}'.format(threading.current_thread().name, n))
  return n / 10

ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
print('main :开始')
f = ex.submit(task, 5)
print('main: future: {}'.format(f))
print('等待运行结果')
results = f.result()
print('main: result:{}'.format(results))
print('main: future 之后的结果:{}'.format(f))

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_thread_pool_submit.py 
main :开始
ThreadPoolExecutor-0_0: 睡眠 5
main: future: <Future at 0x7f40c0a6a400 state=running>
等待运行结果
ThreadPoolExecutor-0_0: 执行完成 5
main: result:0.5
main: future 之后的结果:<Future at 0x7f40c0a6a400 state=finished returned float>

3、futures.as_completed()按任意顺序运行结果

futures_as_completed.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import random
import time
from concurrent import futures

def task(n):
  time.sleep(random.random())
  return (n, n / 10)

ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
print('main: 开始')
wait_for = [
  ex.submit(task, i) for i in range(5, 0, -1)
]
for f in futures.as_completed(wait_for):
  print('main: result:{}'.format(f.result()))

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_as_completed.py 
main: 开始
main: result:(5, 0.5)
main: result:(4, 0.4)
main: result:(3, 0.3)
main: result:(1, 0.1)
main: result:(2, 0.2)

4、Future回调之futures.add_done_callback()

futures_future_callback.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import time

def task(n):
  print('task {} : 睡眠'.format(n))
  time.sleep(0.5)
  print('task {} : 完成'.format(n))
  return n / 10

def done(fn):
  if fn.cancelled():
    print('done {}:取消'.format(fn.arg))
  elif fn.done():
    error = fn.exception()
    if error:
      print('done {} : 错误返回 : {}'.format(fn.arg, error))
    else:
      result = fn.result()
      print('done {} : 正常返回 : {}'.format(fn.arg, result))

if __name__ == '__main__':
  ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
  print('main : 开始')
  f = ex.submit(task, 5)
  f.arg = 5
  f.add_done_callback(done)
  result = f.result()

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_future_callback.py 
main : 开始
task 5 : 睡眠
task 5 : 完成
done 5 : 正常返回 : 0.5

5、Future任务取消之futures.cancel()

futures_future_callback_cancel.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import time

def task(n):
  print('task {} : 睡眠'.format(n))
  time.sleep(0.5)
  print('task {} : 完成'.format(n))
  return n / 10

def done(fn):
  if fn.cancelled():
    print('done {}:取消'.format(fn.arg))
  elif fn.done():
    error = fn.exception()
    if error:
      print('done {} : 错误返回 : {}'.format(fn.arg, error))
    else:
      result = fn.result()
      print('done {} : 正常返回 : {}'.format(fn.arg, result))

if __name__ == '__main__':
  ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
  print('main : 开始')
  tasks = []

  for i in range(10, 0, -1):
    print('main: submitting {}'.format(i))
    f = ex.submit(task, i)
    f.arg = i
    f.add_done_callback(done)
    tasks.append((i, f))

  for i, task_obj in reversed(tasks):
    if not task_obj.cancel():
      print('main: 不能取消{}'.format(i))
  ex.shutdown()

运行效果

[root@mnt]# python3 futures_future_callback_cancel.py 
main : 开始
main: submitting 10
task 10 : 睡眠
main: submitting 9
task 9 : 睡眠
main: submitting 8
main: submitting 7
main: submitting 6
main: submitting 5
main: submitting 4
main: submitting 3
main: submitting 2
main: submitting 1
done 1:取消
done 2:取消
done 3:取消
done 4:取消
done 5:取消
done 6:取消
done 7:取消
done 8:取消
main: 不能取消9
main: 不能取消10
task 10 : 完成
done 10 : 正常返回 : 1.0
task 9 : 完成
done 9 : 正常返回 : 0.9

6、Future异常的处理

futures_future_exception

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures

def task(n):
  print('{} : 开始'.format(n))
  raise ValueError('这个值不太好 {}'.format(n))

ex = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
print('main: 开始...')

f = ex.submit(task, 5)

error = f.exception()
print('main: error:{}'.format(error))

try:
  result = f.result()
except ValueError as e:
  print('访问结果值的异常 {}'.format(e))

运行效果

[root@mnt]# python3 futures_future_exception.py 
main: 开始...
5 : 开始
main: error:这个值不太好 5
访问结果值的异常 这个值不太好 5

7、Future上下文管理即利用with打开futures.ThreadPoolExecutor()

futures_context_manager.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures

def task(n):
  print(n)

with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as ex:
  print('main: 开始')
  ex.submit(task, 1)
  ex.submit(task, 2)
  ex.submit(task, 3)
  ex.submit(task, 4)
print('main: 结束')

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_context_manager.py 
main: 开始
2
4
main: 结束

8、基于进程池使用map()

futures_process_pool_map.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import os

def task(n):
  return (n, os.getpid())

if __name__ == '__main__':
  ex = futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
  results = ex.map(task, range(50, 0, -1))
  for n, pid in results:
    print('task {} in 进程id {}'.format(n, pid))

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_process_pool_map.py 
task 5 in 进程id 9192
task 4 in 进程id 8668
task 3 in 进程id 9192
task 2 in 进程id 8668
task 1 in 进程id 9192

9、基于进程池异常处理

futures_process_pool_broken.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from concurrent import futures
import os
import signal

def task(n):
  return (n, os.getpid())

if __name__ == '__main__':
  with futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as ex:
    print('获取工作进程的id')
    f1 = ex.submit(os.getpid)
    pid1 = f1.result()

    print('结束进程 {}'.format(pid1))
    os.kill(pid1, signal.SIGHUP)

    print('提交其它进程')
    f2 = ex.submit(os.getpid)
    try:
      pid2 = f2.result()
    except futures.process.BrokenProcessPool as e:
      print('不能开始新的任务:{}'.format(e))

运行效果

[root@ mnt]# python3 futures_process_pool_broken.py 
获取工作进程的id
结束进程 104623
提交其它进程
不能开始新的任务:A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,concurrent,futures,模块

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com

评论“Python concurrent.futures模块使用实例”

暂无“Python concurrent.futures模块使用实例”评论...

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。