从Python源代码里面证实你的猜测

看过《Python爬虫开发 从入门到实战》的同窗，应该对multiprocessing这个模块比较熟悉，在书上我使用这个模块经过几行代码实现了一个简单的多线程爬虫:

import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

def get(url):
    print(requests.get(url).text, '\n')

url_list = [
    'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/1',
    'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/2',
    'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/3',
    'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/4'
]

pool = Pool(3)
result = pool.map(get, url_list)
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运行效果以下图所示：

（没有看过个人书的人可能会质疑，multiprocessing不是多进程模块吗？为何你说是多线程？看过书的读者不会有这个疑惑，由于我在书上解释过缘由）

如今，你有一个函数，没有任何参数，可是仍然想让他使用多线程，因而模仿上面的代码，你这样写：

import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

def test():
    print('函数运行成功！')


pool = Pool(3)
result = pool.map(test, ())
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运行之后发现，什么都没有打印出来，也就是说test()函数根本没有运行。

若是你强行给函数添加一个没用的参数，结果又正常了：

import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

def test(_):
    print('函数运行成功！\n')


pool = Pool(3)
result = pool.map(test, (0, ) * 3)
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运行效果以下图所示。

因此你隐隐以为，若是pool.map的第二个参数是空的可迭代对象，那么函数就不会运行。

（固然，使用过Python自带的map函数的同窗确定直接就知道这一点，不过本文依然使用它来作例子，用于说明阅读源代码的方法。）

为了证实这一点，咱们打开Python安装目录/lib/multiprocessing/pool.py文件，在里面找到def map(self, func, iterable, chunksize=None)这一行，以下图所示：

（本文使用Python 3.7.3做为演示，若是你的Python版本不是3.7.3，那么代码可能会有一些区别）

从代码里面能够看到，这里调用了self._map_async()，传入参数，得到返回值之后，再调用了返回值的.get()方法。

因此继续看self._map_async()方法：

在这个方法里面，若是咱们传入的可迭代对象为空，那么也就是这里的参数iterable为空。因而

chunksize = 0
len(iterable) = 0
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map的第一个参数，函数名被传入了下面这一行代码中：

task_batches = Pool._get_tasks(func, iterable, chunksize)
复制代码

查看Pool._get_tasks这个静态方法，能够看到：

因为这里的参数it就是空的可迭代对象，size为0，因此下面这一行代码返回空元组：

tuple(itertools.islice(it, size))
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这个生成器直接就会结束，最后一行yield (func, x)根本不会执行。

再来看代码里使用MapResult类初始化了一个result对象，而后返回这个对象。

再进入到MapResult类里面，以下图所示：

在这段__init__中，能够获得以下几个参数的值：

self._success = True
self._value = []  # 由于[None] * 0 结果为[]
self._event.set()
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关于self._event.set()请看个人另外一篇公众号：

一日一技：Python多线程的事件监控

返回的result对象的.get()方法被调用了。可是因为MapResult自己没有.get()方法，因而变为调用父类ApplyResult的.get()方法。

再进入ApplyResult里面，查看.get()方法：

因为前面调用了self._event.set()，因此这里的self.ready()结果为True，而因为self._success在上面为True，因此这里直接return self._value。也就是返回一个空的列表。

到此为止，在pool.map的第二个参数为空的可迭代对象时，全部的流程就走完了。整个过程当中，没有涉及到任何调用func的过程。因此原有的函数不会被执行。

最后说说为何在本文中咱们看的是multiprocessing的Pool类里面的map方法，而不是multiprocessing.dummy的Pool类里面的map方法。

这是由于，若是咱们打开Python安装路径/Lib/multiprocessing/dummy/__init__.py，咱们就能够看到，它的Pool实际上返回的是一个ThreadPool对象。而这个对象的代码，实际上也在Python安装路径/Lib/multiprocessing/pool.py文件中，而且继承自Pool类。因此他们的map方法的代码是彻底同样的。