欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  后端开发

Python如何通过future处理并发问题的实例详解

程序员文章站 2022-04-22 13:21:39
...
这篇文章主要介绍了Python通过future处理并发问题,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

future初识

通过下面脚本来对future进行一个初步了解:

例子1:普通通过循环的方式

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 = 'downloads/'
def save_flag(img,filename):
 path = os.path.join(DEST_DIR,filename)
 with open(path,'wb') as fp:
 fp.write(img)
def get_flag(cc):
 url = "{}/{cc}/{cc}.gif".format(BASE_URL,cc=cc.lower())
 resp = requests.get(url)
 return resp.content
def show(text):
 print(text,end=" ")
 sys.stdout.flush()
def download_many(cc_list):
 for cc in sorted(cc_list):
 image = get_flag(cc)
 show(cc)
 save_flag(image,cc.lower()+".gif")
 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))
if __name__ == '__main__':
 main(download_many)

例子2:通过future方式实现,这里对上面的部分代码进行了复用

 from concurrent import futures
from flags import save_flag, get_flag, show, main
MAX_WORKERS = 20
def download_one(cc):
 image = get_flag(cc)
 show(cc)
 save_flag(image, cc.lower()+".gif")
 return cc
def download_many(cc_list):
 workers = min(MAX_WORKERS,len(cc_list))
 with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
 res = executor.map(download_one, sorted(cc_list))
 return len(list(res))
if __name__ == '__main__':
 main(download_many)

分别运行三次,两者的平均速度:13.67和1.59s,可以看到差别还是非常大的。

future

future是concurrent.futures模块和asyncio模块的重要组件

从python3.4开始标准库中有两个名为Future的类:concurrent.futures.Future和asyncio.Future
这两个类的作用相同:两个Future类的实例都表示可能完成或者尚未完成的延迟计算。与Twisted中的Deferred类、Tornado框架中的Future类的功能类似

注意:通常情况下自己不应该创建future,而是由并发框架(concurrent.futures或asyncio)实例化

原因:future表示终将发生的事情,而确定某件事情会发生的唯一方式是执行的时间已经安排好,因此只有把某件事情交给concurrent.futures.Executor子类处理时,才会创建concurrent.futures.Future实例。
如:Executor.submit()方法的参数是一个可调用的对象,调用这个方法后会为传入的可调用对象排定时间,并返回一个

future

客户端代码不能应该改变future的状态,并发框架在future表示的延迟计算结束后会改变期物的状态,我们无法控制计算何时结束。

这两种future都有.done()方法,这个方法不阻塞,返回值是布尔值,指明future链接的可调用对象是否已经执行。客户端代码通常不会询问future是否运行结束,而是会等待通知。因此两个Future类都有.add_done_callback()方法,这个方法只有一个参数,类型是可调用的对象,future运行结束后会调用指定的可调用对象。

.result()方法是在两个Future类中的作用相同:返回可调用对象的结果,或者重新抛出执行可调用的对象时抛出的异常。但是如果future没有运行结束,result方法在两个Futrue类中的行为差别非常大。

对concurrent.futures.Future实例来说,调用.result()方法会阻塞调用方所在的线程,直到有结果可返回,此时,result方法可以接收可选的timeout参数,如果在指定的时间内future没有运行完毕,会抛出TimeoutError异常。

而asyncio.Future.result方法不支持设定超时时间,在获取future结果最好使用yield from结构,但是concurrent.futures.Future不能这样做

不管是asyncio还是concurrent.futures.Future都会有几个函数是返回future,其他函数则是使用future,在最开始的例子中我们使用的Executor.map就是在使用future,返回值是一个迭代器,迭代器的__next__方法调用各个future的result方法,因此我们得到的是各个futrue的结果,而不是future本身

关于future.as_completed函数的使用,这里我们用了两个循环,一个用于创建并排定future,另外一个用于获取future的结果

from concurrent import futures
from flags import save_flag, get_flag, show, main
MAX_WORKERS = 20
def download_one(cc):
 image = get_flag(cc)
 show(cc)
 save_flag(image, cc.lower()+".gif")
 return cc
def download_many(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)
  to_do.append(future)
  msg = "Secheduled for {}:{}"
  print(msg.format(cc,future))
 results = []
 for future in futures.as_completed(to_do):
  res = future.result()
  msg = "{}result:{!r}"
  print(msg.format(future,res))
  results.append(res)
 return len(results)
if __name__ == '__main__':
 main(download_many)

结果如下:

Python如何通过future处理并发问题的实例详解

注意:Python代码是无法控制GIL,标准库中所有执行阻塞型IO操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL.运行其他线程执行,也正是因为这样,Python线程可以在IO密集型应用中发挥作用

以上都是concurrent.futures启动线程,下面通过它启动进程

concurrent.futures启动进程

concurrent.futures中的ProcessPoolExecutor类把工作分配给多个Python进程处理,因此,如果需要做CPU密集型处理,使用这个模块能绕开GIL,利用所有的CPU核心。

其原理是一个ProcessPoolExecutor创建了N个独立的Python解释器,N是系统上面可用的CPU核数。

使用方法和ThreadPoolExecutor方法一样

以上就是Python如何通过future处理并发问题的实例详解的详细内容,更多请关注其它相关文章!