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    使用多线程让Python应用飞起来

    PythonPython2019-05-30 17:06:45原创1365
    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:

    import requests
    from time import time
    url_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",
    ]
    def download_file(url):
        html = requests.get(url, stream=True)
        return html.status_code
    start = time()
    for url in url_list:
        print(download_file(url))
    print(f'Time taken: {time() - start}')

    Output:

    <--truncated-->
    Time taken: 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。

    import requests
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
    from time import time
    url_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",
    ]
    def download_file(url):
        html = requests.get(url, stream=True)
        return html.status_code
    start = time()
    processes = []
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        for url in url_list:
            processes.append(executor.submit(download_file, url))
    for task in as_completed(processes):
        print(task.result())
    print(f'Time taken: {time() - start}')

    Output:

    <--truncated-->
    Time taken: 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。

    您应该多探索多线程。对于琐碎的项目,它是加快代码速度的最快方法。如果你想学习,请阅读官方文档https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html,非常有帮助.

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