Python ThreadPoolExecuto彻底销毁 python threadpoolexecutor map

 需求：在从银行数据库中取出 几十万数据时，需要对 每行数据进行相关操作，通过pandas的dataframe发现数据处理过慢，于是 对数据进行 分段后 通过 线程进行处理；

如下给出 测试版代码，通过 list 分段模拟 pandas 的 dataframe ；

 1.使用 threading模块

1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 # (C) Guangcai Ren <[e-mail]>
 3 # All rights reserved
 4 # create time '2019/6/26 14:41'
 5 import math
 6 import random
 7 import time
 8 from threading import Thread
 9 
10 _result_list = []
11 
12 
13 def split_df():
14     # 线程列表
15     thread_list = []
16     # 需要处理的数据
17     _l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
18     # 每个线程处理的数据大小
19     split_count = 2
20     # 需要的线程个数
21     times = math.ceil(len(_l) / split_count)
22     count = 0
23     for item in range(times):
24         _list = _l[count: count + split_count]
25         # 线程相关处理
26         thread = Thread(target=work, args=(item, _list,))
27         thread_list.append(thread)
28         # 在子线程中运行任务
29         thread.start()
30         count += split_count
31 
32     # 线程同步，等待子线程结束任务，主线程再结束
33     for _item in thread_list:
34         _item.join()
35 
36 
37 def work(df, _list):
38     """ 线程执行的任务，让程序随机sleep几秒
39 
40     :param df:
41     :param _list:
42     :return:
43     """
44     sleep_time = random.randint(1, 5)
45     print(f'count is {df},sleep {sleep_time},list is {_list}')
46     time.sleep(sleep_time)
47     _result_list.append(df)
48 
49 
50 def use():
51     split_df()
52 
53 
54 if __name__ == '__main__':
55     y = use()
56     print(len(_result_list), _result_list)

 

响应结果如下：

 

注意点：

脚本中的  _result_list 在项目中 要 放在 函数中，不能直接放在 路由类中，否则会造成 多次请求 数据 污染；

定义线程任务时    thread = Thread(target=work, args=(item, _list,))     代码中的 work函数 和 参数 要分开，否则 多线程无效

注意线程数不能过多

 

2.使用ThreadPoolExecutor.map 

 

# -*- coding: utf-8 -*-
# (C) Guangcai Ren <[e-mail]>
# All rights reserved
# create time '2019/6/26 14:41'
import math
import random
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def split_list():
    # 线程列表
    new_list = []
    count_list = []
    # 需要处理的数据
    _l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    # 每个线程处理的数据大小
    split_count = 2
    # 需要的线程个数
    times = math.ceil(len(_l) / split_count)
    count = 0
    for item in range(times):
        _list = _l[count: count + split_count]
        new_list.append(_list)
        count_list.append(count)
        count += split_count
    return new_list, count_list


def work(df, _list):
    """ 线程执行的任务，让程序随机sleep几秒

    :param df:
    :param _list:
    :return:
    """
    sleep_time = random.randint(1, 5)
    print(f'count is {df},sleep {sleep_time},list is {_list}')
    time.sleep(sleep_time)
    return sleep_time, df, _list


def use():
    pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
    new_list, count_list = split_list()
    # map返回一个迭代器，其中的回调函数的参数 最好是可以迭代的数据类型，如list；如果有 多个参数 则 多个参数的 数据长度相同；
    # 如： pool.map(work,[[1,2],[3,4]],[0,1]]) 中 [1,2]对应0 ；[3,4]对应1 ；其实内部执行的函数为 work([1,2],0) ; work([3,4],1)
    # map返回的结果 是 有序结果；是根据迭代函数执行顺序返回的结果

    # 使用map的优点是 每次调用回调函数的结果不用手动的放入结果list中
    results = pool.map(work, new_list, count_list)
    print(type(results))
    # 如下2行 会等待线程任务执行结束后 再执行其他代码
    for ret in results:
        print(ret)
    print('thread execute end!')

if __name__ == '__main__':
    use()

 

 

响应为：

 

3.使用 ThreadPoolExecutor.submit 

1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 # (C) Guangcai Ren <[e-mail]>
 3 # All rights reserved
 4 # create time '2019/6/26 14:41'
 5 import math
 6 import random
 7 import time
 8 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 9 
10 # 线程池list
11 pool_list = []
12 
13 
14 def split_df(pool):
15     # 需要处理的数据
16     _l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
17     # 每个线程处理的数据大小
18     split_count = 2
19     # 需要的线程个数
20     times = math.ceil(len(_l) / split_count)
21     count = 0
22     for item in range(times):
23         _list = _l[count: count + split_count]
24         # 线程相关处理
25         # submit方法提交可回调的函数，并返回一个future实例；future对象包含相关属性
26         # 如: done(函数是否执行完成),result(函数执行结果),running(函数是否正在运行)
27         # 从而 可以在submit 后的代码中 查看 相关任务运行情况
28         # 此方法 执行数据的结果是无序的，如果需要得到有序的结果，需要 for循环 每个future实例(线程池)，如 此脚本代码
29         f = pool.submit(work, item, _list)
30         pool_list.append(f)
31         count += split_count
32 
33 
34 def work(df, _list):
35     """ 线程执行的任务，让程序随机sleep几秒
36 
37     :param df:
38     :param _list:
39     :return:
40     """
41     sleep_time = random.randint(1, 5)
42     print(f'count is {df},sleep {sleep_time},list is {_list}')
43     time.sleep(sleep_time)
44     return sleep_time, df, _list
45 
46 
47 def use():
48     pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
49     split_df(pool)
50     _result_list = []
51     for item in pool_list:
52         result_tuple = item.result()
53         _result_list.append(result_tuple[1])
54     return _result_list
55 
56 
57 if __name__ == '__main__':
58     _result_list = use()
59     print(len(_result_list), _result_list)

结果如下：

 

 

个人比较喜欢使用 第二中方法，代码写的少，返回的是有序结果，回调函数结果自动管理在generator中，直接for循环 map的结果即可；不用担心在 项目中多次请求数据污染问题