Python并发复习4- concurrent.futures模块(线程池和进程池)

Python标准库为我们提供了threading（多线程模块）和multiprocessing（多进程模块）。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的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。

核心原理是：concurrent.futures会以子进程的形式，平行的运行多个python解释器，从而令python程序可以利用多核CPU来提升执行速度。由于子进程与主解释器相分离，所以他们的全局解释器锁也是相互独立的。每个子进程都能够完整的使用一个CPU内核，可以利用multiprocessing实现真正的并行计算。

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 最大公约数案例：

from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor

import time

def program_timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f'{func.__name__}共耗时{end-start}')
        return result
    return inner


def gcd(pair):
    a, b = pair
    low = min(a, b)
    for i in range(low, 0, -1):
        if a % i == 0 and b % i == 0:
            return i

numbers = [
    (1963309, 2265973), (1879675, 2493670), (2030677, 3814172),
    (1551645, 2229620), (1988912, 4736670), (2198964, 7876293)
]

@program_timer
def _main1(): # 普通执行
    for i in numbers:
        gcd(i)

@program_timer
def _main2(): # 多线程
    pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    pool.map(gcd, numbers)

@program_timer
def _main3(): # 多进程
    pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
    pool.map(gcd, numbers)

if __name__ == '__main__':
    _main1()
    _main2()
    _main3()

 执行结果：

_main1共耗时0.7035946846008301
_main2共耗时0.030988216400146484
_main3共耗时0.42536211013793945