从 Python3.2 开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor两个类，实现了对 threading 和 multiprocessing 的进一步抽象（这里主要关注线程池），不仅可以自动调度线程，还可以做到：

1. 主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。
2. 当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。
3. 让多线程和多进程的编码接口一致。

下面介绍线程池的使用方法：

1. 使用 ThreadPoolExecutor 来实例化线程池对象。传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)    # 表示在这个线程池中同时运行的线程有3个线程

2. 使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意 submit() 不是阻塞的，而是立即返回。通过 submit 函数返回的任务句柄，能够使用 done() 方法判断任务是否结束。

3. 使用 cancel() 方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，会取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。

4. 使用 result() 方法可以获取任务的返回值，这个方法是阻塞的。

#通过submit函数提交执行的函数到线程池中, submit 是立即返回
task1 = executor.submit(get_html, (3))    # 第一个是回调函数，第二个是传给函数的参数
task2 = executor.submit(get_html, (2))    

#done方法用于判定某个任务是否完成
print(task1.done())

# cancel方法用于取消某个任务
print(task2.cancel())

# result方法可以获取task的执行结果, 这个方法是阻塞的
print(task1.result())

5. as_completed() 方法，上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断，有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用 as_completed() 方法一次取出所有任务的结果。as_completed() 方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会 yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]

for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("in main: get page {}s success".format(data))

"""
执行结果
get page 2s finished
in main: get page 2s success
get page 3s finished
in main: get page 3s success
get page 4s finished
in main: get page 4s success

"""

6. 使用 map 方法，无需提前使用 submit 方法，map 方法与 python 标准库中的 map 含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数，下面的代码就是对 urls 的每个元素都执行 get_html 函数，并分配到线程池里。可以看到执行结果与上面的 as_completed 方法的结果不同，输出顺序和 urls 列表的顺序相同，就算 2s 的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成，再打印2s的任务完成。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) 

# 通过executor的 map 获取已经完成的task的值
for data in executor.map(get_html, urls):
    print("get {} page".format(data))

7. wait 方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。wait 方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件 reture_when 默认为 ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出 main。等待条件还可以设置为 FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
import time

# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)
print("main")
# 执行结果 
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# get page 4s finished
# main

 

8.  ThreadPoolExecutor无法调用类中的方法

原因是实例方法不能被pickle。只能调用非类中的方法，或者类中的@staticmethod方法。

https://www.zhihu.com/question/35637215?sort=created

 

9. ThreadPoolExecutor.submit()传递多个参数的方法

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
 
 
def doFileParse(filepath,segment,wordslist):
   print(filepath)
   print(segment)
 
 
#调用方法
args =[filepath,thu1,Words]
newTask=executor.submit(lambda p: doFileParse(*p),args)

 

 

总结：

1. future的设计理念很棒，在线程池/进程池和携程中都存在future对象，是异步编程的核心。
2. ThreadPoolExecutor 让线程的使用更加方便，减小了线程创建/销毁的资源损耗，无需考虑线程间的复杂同步，方便主线程与子线程的交互。
3. 线程池的抽象程度很高，多线程和多进程的编码接口一致。

 

本文参考文章：

[python] ThreadPoolExecutor线程池