理解 Python 并发编程PoolExecutor 篇

   <p>之前我们使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的需求，在启动的时候start、jon等步骤不能省，复杂的需要还要用1-2个队列。随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。有没有什么好的方法把这些步骤抽象一下呢，让我们不关注这些细节，轻装上阵呢？</p>    <p>答案是： <strong>有的</strong> 。</p>    <p>从Python3.2开始一个叫做concurrent.futures被纳入了标准库，而在Python2它属于第三方的futures库，需要手动安装：</p>    <pre>  <code class="language-python">❯ pip install futures  </code></pre>    <p>这个模块中有2个类：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，也就是对threading和multiprocessing的进行了高级别的抽象， 暴露出统一的接口，帮助开发者非常方便的实现异步调用：</p>    <pre>  <code class="language-python">import time  from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed  NUMBERS = range(25, 38)  def fib(n):     if n<= 2:         return 1     return fib(n-1) + fib(n-2)  start = time.time()  with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:     for num, result in zip(NUMBERS, executor.map(fib, NUMBERS)):         print 'fib({}) = {}'.format(num, result)  print 'COST: {}'.format(time.time() - start)  </code></pre>    <p>感受下是不是很轻便呢？看一下花费的时间：</p>    <pre>  <code class="language-python">❯ python fib_executor.py  fib(25) = 75025  fib(26) = 121393  fib(27) = 196418  fib(28) = 317811  fib(29) = 514229  fib(30) = 832040  fib(31) = 1346269  fib(32) = 2178309  fib(33) = 3524578  fib(34) = 5702887  fib(35) = 9227465  fib(36) = 14930352  fib(37) = 24157817  COST: 10.8920350075  </code></pre>    <p>除了用map，另外一个常用的方法是submit。如果你要提交的任务的函数是一样的，就可以简化成map。但是假如提交的任务函数是不一样的，或者执行的过程之可能出现异常（使用map执行过程中发现问题会直接抛出错误）就要用到submit：</p>    <pre>  <code class="language-python">from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed  NUMBERS = range(30, 35)  def fib(n):     if n == 34:         raise Exception("Don't do this")     if n<= 2:         return 1     return fib(n-1) + fib(n-2)  with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:     future_to_num = {executor.submit(fib, num): num for num in NUMBERS}     for future in as_completed(future_to_num):         num = future_to_num[future]         try:             result = future.result()         except Exception as e:             print 'raise an exception: {}'.format(e)         else:             print 'fib({}) = {}'.format(num, result)  with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:     for num, result in zip(NUMBERS, executor.map(fib, NUMBERS)):         print 'fib({}) = {}'.format(num, result)  </code></pre>    <p>执一下：</p>    <pre>  <code class="language-python">❯ python fib_executor_with_raise.py  fib(30) = 832040  fib(31) = 1346269  raise an exception: Don't do this  fib(32) = 2178309  fib(33) = 3524578  Traceback (most recent call last):   File "fib_executor_with_raise.py", line 28, in <module>     for num, result in zip(NUMBERS, executor.map(fib, NUMBERS)):   File "/Library/Python/2.7/site-packages/concurrent/futures/_base.py", line 580, in map     yield future.result()   File "/Library/Python/2.7/site-packages/concurrent/futures/_base.py", line 400, in result     return self.__get_result()   File "/Library/Python/2.7/site-packages/concurrent/futures/_base.py", line 359, in __get_result     reraise(self._exception, self._traceback)   File "/Library/Python/2.7/site-packages/concurrent/futures/_compat.py", line 107, in reraise     exec('raise exc_type, exc_value, traceback', {}, locals_)   File "/Library/Python/2.7/site-packages/concurrent/futures/thread.py", line 61, in run     result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)   File "fib_executor_with_raise.py", line 9, in fib     raise Exception("Don't do this")  Exception: Don't do this  </code></pre>    <p>可以看到，第一次捕捉到了异常，但是第二次执行的时候错误直接抛出来了。</p>    <p>上面说到的map，有些同学马上会说，这不是进程（线程）池的效果吗？看起来确实是的：</p>    <pre>  <code class="language-python">import time  from multiprocessing.pool import Pool  NUMBERS = range(25, 38)  def fib(n):     if n<= 2:         return 1     return fib(n-1) + fib(n-2)  start = time.time()  pool = Pool(3)  results = pool.map(fib, NUMBERS)  for num, result in zip(NUMBERS, pool.map(fib, NUMBERS)):     print 'fib({}) = {}'.format(num, result)  print 'COST: {}'.format(time.time() - start)  </code></pre>    <p>好像代码量更小哟。好吧，看一下花费的时间：</p>    <pre>  <code class="language-python">❯ python fib_pool.py  fib(25) = 75025  fib(26) = 121393  fib(27) = 196418  fib(28) = 317811  fib(29) = 514229  fib(30) = 832040  fib(31) = 1346269  fib(32) = 2178309  fib(33) = 3524578  fib(34) = 5702887  fib(35) = 9227465  fib(36) = 14930352  fib(37) = 24157817  COST: 17.1342718601  </code></pre>    <p>WhatTF竟然花费了1.7倍的时间。为什么？</p>    <p>BTW，有兴趣的同学可以对比下ThreadPool和ThreadPoolExecutor，由于GIL的缘故，对比的差距一定会更多。</p>    <h3><strong>原理</strong></h3>    <p>我们就拿ProcessPoolExecutor介绍下它的原理，引用官方代码注释中的流程图：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/5fa81286f4b6637c7d137df85c230965.jpg"></p>    <p>我们结合源码和上面的数据流分析一下：</p>    <ol>     <li> <p>executor.map会创建多个_WorkItem对象，每个对象都传入了新创建的一个Future对象。</p> </li>     <li> <p>把每个_WorkItem对象然后放进一个叫做「Work Items」的dict中，键是不同的「Work Ids」。</p> </li>     <li> <p>创建一个管理「Work Ids」队列的线程「Local worker thread」，它能做2件事：</p>      <ol>       <li> <p>从「Work Ids」队列中获取Work Id, 通过「Work Items」找到对应的_WorkItem。如果这个Item被取消了，就从「Work Items」里面把它删掉，否则重新打包成一个_CallItem放入「Call Q」这个队列。executor的那些进程会从队列中取_CallItem执行，并把结果封装成_ResultItems放入「Result Q」队列中。</p> </li>       <li> <p>从「Result Q」队列中获取_ResultItems，然后从「Work Items」更新对应的Future对象并删掉入口。</p> </li>      </ol> </li>    </ol>    <p>看起来就是一个「生产者/消费者」模型罢了，错了。我们要注意，整个过程并不是多个进程与任务+结果-2个队列直接通信的，而是通过一个中间的「Local worker thread」，它就是让效率提升的重要原因之一！！！</p>    <p>设想，当某一段程序提交了一个请求，期望得到一个答复。但服务程序对这个请求可能很慢，在传统的单线程环境下，调用函数是同步的，也就是说它必须等到服务程序返回结果后，才能进行其他处理。而在Future模式下，调用方式改为异步，而原先等待返回的时间段，在主调用函数中，则可用于处理其他事物。</p>    <h3><strong>Future</strong></h3>    <p>Future是常见的一种并发设计模式，在多个其他语言中都可以见到这种解决方案。</p>    <p>一个Future对象代表了一些尚未就绪（完成）的结果，在「将来」的某个时间就绪了之后就可以获取到这个结果。比如上面的例子，我们期望并发的执行一些参数不同的fib函数，获取全部的结果。传统模式就是在等待queue.get返回结果，这个是同步模式，而在Future模式下， 调用方式改为异步，而原先等待返回的时间段，由于「Local worker thread」的存在，这个时候可以完成其他工作</p>    <p>在tornado中也有对应的实现。2013年的时候，我曾经写过一篇博客 使用tornado让你的请求异步非阻塞 ，最后也提到了用concurrent.futures实现异步非阻塞的完成耗时任务。</p>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://mp.weixin.qq.com/s/AVHBCE7w5KR1379Tue829g</p>    <p> </p>