概念

Python中已经有了threading模块，为什么还需要线程池呢，线程池又是什么东西呢？以爬虫为例，需要控制同时爬取的线程数，例子中创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和销毁，线程的创建是需要消耗系统资源的，有没有更好的方案呢？其实只需要三个线程就行了，每个线程各分配一个任务，剩下的任务排队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排给这个线程继续执行。

这就是线程池的思想（当然没这么简单），但是自己编写线程池很难写的比较完美，还需要考虑复杂情况下的线程同步，很容易发生死锁。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），不仅可以帮我们自动调度线程，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。

实例

简单使用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
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)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞
task1 = executor.submit(get_html, (3))
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,该任务没有放入线程池中才能取消成功
print(task2.cancel())
time.sleep(4)
print(task1.done())
# result方法可以获取task的执行结果
print(task1.result())

# 执行结果
# False  # 表明task1未执行完成
# False  # 表明task2取消失败，因为已经放入了线程池中
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# True  # 由于在get page 3s finished之后才打印，所以此时task1必然完成了
# 3     # 得到task1的任务返回值

• ThreadPoolExecutor构造实例的时候，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。
• 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()方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。
• 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，所以取消失败。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。
• 使用result()方法可以获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的。

as_completed

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啊。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。

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

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。

map

除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
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

for data in executor.map(get_html, urls):
    print("in main: get page {}s success".format(data))
# 执行结果
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# in main: get page 3s success
# in main: get page 2s success
# get page 4s finished
# in main: get page 4s success

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。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html函数，并分配各线程池。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。

wait

wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。

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

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return_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。

源码分析

cocurrent.future模块中的future的意思是未来对象，可以把它理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础 。在线程池submit()之后，返回的就是这个future对象，返回的时候任务并没有完成，但会在将来完成。也可以称之为task的返回容器，这个里面会存储task的结果和状态。那ThreadPoolExecutor内部是如何操作这个对象的呢？

下面简单介绍ThreadPoolExecutor的部分代码：

1.init方法

init方法中主要重要的就是任务队列和线程集合，在其他方法中需要使用到。

ThreadPoolExecutor_init方法.png 

2.submit方法

submit中有两个重要的对象，_base.Future()和_WorkItem()对象，_WorkItem()对象负责运行任务和对future对象进行设置，最后会将future对象返回，可以看到整个过程是立即返回的，没有阻塞。

ThreadPoolExecutor_submit方法.png 

3.adjust_thread_count方法

这个方法的含义很好理解，主要是创建指定的线程数。但是实现上有点难以理解，比如线程执行函数中的weakref.ref，涉及到了弱引用等概念，留待以后理解。

 ThreadPoolExecutor_adjust_thread_count方法.png

 4._WorkItem对象

_WorkItem对象的职责就是执行任务和设置结果。这里面主要复杂的还是self.future.set_result(result)。

_WorkItem类.png

5.线程执行函数--_worker

这是线程池创建线程时指定的函数入口，主要是从队列中依次取出task执行，但是函数的第一个参数还不是很明白。留待以后。

ThreadPoolExecutor_线程执行函数_worker.png

总结

• 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。
• 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。
• 线程池的抽象程度很高，多线程和多进程的编码接口一致。

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def fib(n):
    if n < 3:
        return 1
    return fib(n-1) + fib(n-2)

start_time = time.time()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
task_list = [executor.submit(fib, n) for n in range(3,35)]
thread_results = [task.result() for task in as_completed(task_list)]
print(thread_results)
print("ThreadPoolExecutor time is: {}".format(time.time() - start_time))

输出结果：
[3, 8, 5, 2, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 
4181, 6765, 10946, 28657, 17711, 46368, 75025, 121393, 
196418, 317811, 514229, 832040, 1346269, 2178309, 3524578, 5702887]
ThreadPoolExecutor time is: 1.7373127937316895

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。