python concurrent.futures

python由于其全局解释器锁GIL而没法经过线程实现真正的平行计算。这个论断咱们不展开，可是有个概念咱们要说明，IO密集型 vs. 计算密集型。

IO密集型：读取文件，读取网络套接字频繁。

计算密集型：大量消耗CPU的数学与逻辑运算，也就是咱们这里说的平行计算。

而concurrent.futures模块，能够利用multiprocessing实现真正的平行计算。

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程序能够利用多核CPU来提高执行速度。因为子进程与主解释器相分离，因此他们的全局解释器锁也是相互独立的。每一个子进程都可以完整的使用一个CPU内核。

 

 第一章 concurrent.futures性能阐述

• 最大公约数

这个函数是一个计算密集型的函数。

# -*- coding:utf-8 -*-
# 求最大公约数
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)
]

 

• 不使用多线程/多进程

import time

start = time.time()
results = list(map(gcd, numbers))
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

Took 2.507 seconds.

消耗时间是：2.507。

 

• 多线程ThreadPoolExecutor

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor

start = time.time()
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
results = list(pool.map(gcd, numbers))
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

Took 2.840 seconds.

消耗时间是：2.840。

上面说过gcd是一个计算密集型函数，由于GIL的缘由，多线程是没法提高效率的。同时，线程启动的时候，有必定的开销，与线程池进行通讯，也会有开销，因此这个程序使用了多线程反而更慢了。

 

• 多进程ProcessPoolExecutor

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor

start = time.time()
pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
results = list(pool.map(gcd, numbers))
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

Took 1.861 seconds.

消耗时间：1.861。

在两个CPU核心的机器上运行多进程程序，比其余两个版本都快。这是由于，ProcessPoolExecutor类会利用multiprocessing模块所提供的底层机制，完成下列操做：

1）把numbers列表中的每一项输入数据都传给map。

2）用pickle模块对数据进行序列化，将其变成二进制形式。

3）经过本地套接字，将序列化以后的数据从煮解释器所在的进程，发送到子解释器所在的进程。

4）在子进程中，用pickle对二进制数据进行反序列化，将其还原成python对象。

5）引入包含gcd函数的python模块。

6）各个子进程并行的对各自的输入数据进行计算。

7）对运行的结果进行序列化操做，将其转变成字节。

8）将这些字节经过socket复制到主进程之中。

9）主进程对这些字节执行反序列化操做，将其还原成python对象。

10）最后，把每一个子进程所求出的计算结果合并到一份列表之中，并返回给调用者。

multiprocessing开销比较大，缘由就在于：主进程和子进程之间通讯，必须进行序列化和反序列化的操做。

 

 

第二章 concurrent.futures源码分析

• Executor

能够任务Executor是一个抽象类，提供了以下抽象方法submit，map(上面已经使用过)，shutdown。值得一提的是Executor实现了__enter__和__exit__使得其对象能够使用with操做符。关于上下文管理和with操做符详细请参看这篇博客http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7627167.html

ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来建立线程池和进程池的代码。

class Executor(object):
    """This is an abstract base class for concrete asynchronous executors."""

    def submit(self, fn, *args, **kwargs):
        """Submits a callable to be executed with the given arguments.

        Schedules the callable to be executed as fn(*args, **kwargs) and returns
        a Future instance representing the execution of the callable.

        Returns:
            A Future representing the given call.
        """
        raise NotImplementedError()

    def map(self, fn, *iterables, **kwargs):
        """Returns a iterator equivalent to map(fn, iter).

        Args:
            fn: A callable that will take as many arguments as there are
                passed iterables.
            timeout: The maximum number of seconds to wait. If None, then there
                is no limit on the wait time.

        Returns:
            An iterator equivalent to: map(func, *iterables) but the calls may
            be evaluated out-of-order.

        Raises:
            TimeoutError: If the entire result iterator could not be generated
                before the given timeout.
            Exception: If fn(*args) raises for any values.
        """
        timeout = kwargs.get('timeout')
        if timeout is not None:
            end_time = timeout + time.time()

        fs = [self.submit(fn, *args) for args in itertools.izip(*iterables)]

        # Yield must be hidden in closure so that the futures are submitted
        # before the first iterator value is required.
        def result_iterator():
            try:
                for future in fs:
                    if timeout is None:
                        yield future.result()
                    else:
                        yield future.result(end_time - time.time())
            finally:
                for future in fs:
                    future.cancel()
        return result_iterator()

    def shutdown(self, wait=True):
        """Clean-up the resources associated with the Executor.

        It is safe to call this method several times. Otherwise, no other
        methods can be called after this one.

        Args:
            wait: If True then shutdown will not return until all running
                futures have finished executing and the resources used by the
                executor have been reclaimed.
        """
        pass

    def __enter__(self):
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.shutdown(wait=True)
        return False

下面咱们以线程ProcessPoolExecutor的方式说明其中的各个方法。

 

• map

map(self, fn, *iterables, **kwargs)

map方法的实例咱们上面已经实现过，值得注意的是，返回的results列表是有序的，顺序和*iterables迭代器的顺序一致。

这里咱们使用with操做符，使得当任务执行完成以后，自动执行shutdown函数，而无需编写相关释放代码。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor

start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
    results = list(pool.map(gcd, numbers))
print 'results: %s' % results
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

产出结果是：

results: [1, 5, 1, 5, 2, 3]
Took 1.617 seconds.

 

• submit

submit(self, fn, *args, **kwargs)

submit方法用于提交一个可并行的方法，submit方法同时返回一个future实例。

future对象标识这个线程/进程异步进行，并在将来的某个时间执行完成。future实例表示线程/进程状态的回调。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor

start = time.time()
futures = list()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
    for pair in numbers:
        future = pool.submit(gcd, pair)
        futures.append(future)
print 'results: %s' % [future.result() for future in futures]
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

产出结果是：

results: [1, 5, 1, 5, 2, 3]
Took 2.289 seconds.

 

• future

submit函数返回future对象，future提供了跟踪任务执行状态的方法。好比判断任务是否执行中future.running()，判断任务是否执行完成future.done()等等。

as_completed方法传入futures迭代器和timeout两个参数

默认timeout=None，阻塞等待任务执行完成，并返回执行完成的future对象迭代器，迭代器是经过yield实现的。 

timeout>0，等待timeout时间，若是timeout时间到仍有任务未能完成，再也不执行并抛出异常TimeoutError

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor, as_completed

start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
    futures = [ pool.submit(gcd, pair) for pair in numbers]
    for future in futures:
        print '执行中:%s, 已完成:%s' % (future.running(), future.done())
    print '#### 分界线 ####'
    for future in as_completed(futures, timeout=2):
        print '执行中:%s, 已完成:%s' % (future.running(), future.done())
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

 

• wait

wait方法接会返回一个tuple(元组)，tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另一个是uncompleted(未完成的)。

使用wait方法的一个优点就是得到更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED。

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor, as_completed, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION

start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
    futures = [ pool.submit(gcd, pair) for pair in numbers]
    for future in futures:
        print '执行中:%s, 已完成:%s' % (future.running(), future.done())
    print '#### 分界线 ####'
    done, unfinished = wait(futures, timeout=2, return_when=ALL_COMPLETED)
    for d in done:
        print '执行中:%s, 已完成:%s' % (d.running(), d.done())
        print d.result()
end = time.time()
print 'Took %.3f seconds.' % (end - start)

因为设置了ALL_COMPLETED，因此wait等待全部的task执行完成，能够看到6个任务都执行完成了。

执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:False, 已完成:False
执行中:False, 已完成:False
#### 分界线 ####
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
Took 1.518 seconds.

 

若是咱们将配置改成FIRST_COMPLETED，wait会等待直到第一个任务执行完成，返回当时全部执行成功的任务。这里并无作并发控制。

重跑，结构以下，能够看到执行了2个任务。

执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:True, 已完成:False
执行中:False, 已完成:False
执行中:False, 已完成:False
#### 分界线 ####
执行中:False, 已完成:True
执行中:False, 已完成:True
Took 1.517 seconds.