线程池

简介

# coding:utf-8

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time,os
import threading

lock = threading.Lock()

def work(i):      # 线程锁 不像进程锁需要以参数形式传入函数。直接全局就行。
    # lock.acquire()   # 线程锁 锁住函数work，使得work不能 被多个线程同时执行。有锁可以严格保证执行顺序。
    print(i,'is',os.getpid()) # 说明 多线程在一个进程中进行 。
    time.sleep(2)
    # lock.release()
    return 'result %s' % i


if __name__ == '__main__':
    # 同步调用
    print('同步调用',os.getpid())
    t = ThreadPoolExecutor(2)
    result = []
    for i in range(8):
        # submit().result()是同步调用，提交/调用一个任务，然后就在原地等着，等到该任务执行完毕拿到结果，再执行下一行代码。
        # submit() 是异步调用，不在原地等着，直接执行下一行代码
        # submit() 实际上起到了一个加锁的效果。
        # result() 事实上起到了一个解锁的效果。
        # 同步调用时，即便是把work（）中的 加锁解锁 注释掉，运行过程是一样的。
        t_result = t.submit(work,(i)).result() # submit 就是提交进线程池 ，直接执行了。多线程执行的函数传参，是tuple类型。
        result.append(t_result)
    print('***************\n')
    for res in result:
        print('~~~~~',res)

    print('\n------------------------------------------------\n')
    
    # 异步调用
    print('异步调用', os.getpid())
    t = ThreadPoolExecutor(4)
    result = []
    for i in range(8):
        # submit().result()是同步调用，提交/调用一个任务，然后就在原地等着，等到该任务执行完毕拿到结果，再执行下一行代码。
        # submit() 是异步调用，不在原地等着，直接执行下一行代码
        # submit() 实际上起到了一个加锁的效果。
        # result() 事实上起到了一个解锁的效果。
        # 异步调用时，把work（）中的 加锁解锁 注释掉，运行过程就不一样了，
        # 因为两个线程抢着干活，work本身没锁，同时有两个线程干活，效率更高。
        t_result = t.submit(work, (i))
        result.append(t_result)
    print('***************\n')
    for res in result:
        print('~~~~~', res.result())
                                      # 也就是submit运行一个子线程 到此处打住，再回到submit运行下一个子线程。
                                      # 注意：从 submit 运行到 result 处，主线程不会反复执行。
                                      # print('***************\n') 只会输出一次，
                                      # 重复 从 submit 运行到 result 处是子线程而言。
    
    # 线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；
    # 也可以在线程函数中调用thread.exit()，
    # 抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。


    # 我们来分析一下为什么上面例子中 ，异步2线程 比同步2线程快了一倍。
    # 首先我们要明白，锁是锁什么的，是锁住 submit-result 以外的代码运行的！！！submit-result 范围内代码能运行！！！
    # 任务来的流水线其实都是一样的8个循环，work方法内也没有锁。
    # 同步的例子中，来了一个任务，两人抢，一个人抢到了，要等work一秒钟运行完return了，
    # 锁才解除，主线程的流水线才启动，循环到下一个数字，下一个人才能抢到，如此循环实际上同一时间还是只有一人干活。
    # 异步的例子中，来了一个任务，两人抢，一个人抢到了，此时submit-result范围外的代码运行被锁住了，但是submit-result 范围内代码能运行，
    # submit-result范围其中 已经包括了for i in range(8):循环和for res in result:直到print之前的部分。
    # for i in range(8):循环根本就没有等待，一直在循环，
    # 主线程早早的就循环完了两个循，把任务安排完，剩下的就是线程池中子线程不断的完成任务了。
    # 限制速度的只是 线程池的线程数和work本身的运行时间，相当于满负荷运行。如果线程池中2线程改成4线程，时间还会减半！！