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使用多线程让Python应用飞起来(多线程并发python)
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很多时候，我们最终在Python中编写代码来执行远程请求或读取多个文件或对某些数据进行处理。在很多这种情况下，我看到程序员使用一个简单的程序员for loop，需要永远完成执行。例如：
importrequestsfromtimeimporttimeurl_list=["https://via.placeholder.com/400","https://via.placeholder.com/410","https://via.placeholder.com/420","https://via.placeholder.com/430","https://via.placeholder.com/440","https://via.placeholder.com/450","https://via.placeholder.com/460","https://via.placeholder.com/470","https://via.placeholder.com/480","https://via.placeholder.com/490","https://via.placeholder.com/500","https://via.placeholder.com/510","https://via.placeholder.com/520","https://via.placeholder.com/530",]defdownload_file(url):html=requests.get(url,stream=True)returnhtml.status_codestart=time()forurlinurl_list:print(download_file(url))print(f'Timetaken:{time()-start}')Output:
<--truncated-->Timetaken:4.128157138824463
这是一个理智的示例，代码将打开每个URL，等待它加载，打印其状态代码，然后转到下一个URL。这种代码非常适合多线程。
现代系统可以运行大量线程，这意味着您可以使用非常低的开销一次完成多个任务。为什么我们不尝试使用它来使上述代码更快地处理这些URL？
我们将利用ThreadPoolExecutor从concurrent.futures库。它非常易于使用。让我向您展示一些代码，然后解释它是如何工作的。
importrequestsfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completedfromtimeimporttimeurl_list=["https://via.placeholder.com/400","https://via.placeholder.com/410","https://via.placeholder.com/420","https://via.placeholder.com/430","https://via.placeholder.com/440","https://via.placeholder.com/450","https://via.placeholder.com/460","https://via.placeholder.com/470","https://via.placeholder.com/480","https://via.placeholder.com/490","https://via.placeholder.com/500","https://via.placeholder.com/510","https://via.placeholder.com/520","https://via.placeholder.com/530",]defdownload_file(url):html=requests.get(url,stream=True)returnhtml.status_codestart=time()processes=[]withThreadPoolExecutor(max_workers=10)asexecutor:forurlinurl_list:processes.append(executor.submit(download_file,url))fortaskinas_completed(processes):print(task.result())print(f'Timetaken:{time()-start}')Output:
<--truncated-->Timetaken:0.4583399295806885我们的代码加速了近9倍！我们甚至没有做任何超级参与。如果有更多网址，性能优势会更高。
那么发生了什么？当我们调用时，executor.submit 我们正在向线程池添加新任务。我们将该任务存储在进程列表中。稍后我们迭代过程并打印出结果。
该as_completed方法在完成后立即从进程列表中生成项（任务）。任务可以进入完成状态有两个原因。它已完成执行或已取消。我们也可以传入一个timeout参数as_completed，如果任务花费的时间超过了那个时间段，那么as_completed就会产生这个任务。
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