用 ThreadPoolExecutor 实现主线程阻塞
介绍
在开发中，我们经常会遇到需要并发执行多个任务的情况。Python 提供了 concurrent.futures 模块，其中的 ThreadPoolExecutor 类可以帮助我们实现线程池来管理并发任务的执行。然而，默认情况下，ThreadPoolExecutor 的主线程不会阻塞等待所有任务执行完成。本文将介绍如何使用 ThreadPoolExecutor 实现主线程的阻塞，确保所有任务都完成后再继续执行。
整体流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 创建线程池 | 使用 ThreadPoolExecutor 类创建一个线程池对象。 |
| 提交任务 | 使用 submit 方法将需要并发执行的任务提交给线程池。 |
| 获取任务结果 | 使用 result 方法获取任务执行的结果。 |
| 阻塞主线程 | 在主线程中使用 shutdown 方法阻塞等待所有任务执行完成。 |
| 处理任务结果 | 在主线程中处理任务结果。 |
接下来，我们将一步一步详细介绍每个步骤以及需要的代码。
创建线程池
首先，我们需要创建一个线程池对象。使用 ThreadPoolExecutor 类创建线程池非常简单，只需要指定线程的数量即可。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 创建一个线程池对象，线程数量为 5
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
提交任务
创建线程池后，我们可以使用 submit 方法将需要并发执行的任务提交给线程池。这些任务可以是普通的函数或者类方法。
# 定义一个任务函数
def my_task():
# 任务逻辑
pass
# 提交任务
future = executor.submit(my_task)
获取任务结果
为了能够获取任务执行的结果，我们使用 submit 方法返回的 Future 对象。通过调用 result 方法，我们可以阻塞等待任务执行完成，并获取任务的执行结果。
# 获取任务执行结果
result = future.result()
阻塞主线程
默认情况下，ThreadPoolExecutor 的主线程不会阻塞等待所有任务执行完成。为了实现主线程的阻塞，我们需要使用 shutdown 方法。调用 shutdown 方法后，主线程会等待所有任务执行完成后再继续执行。
# 阻塞主线程等待所有任务执行完成
executor.shutdown()
处理任务结果
在主线程中，我们可以处理任务执行的结果。例如，可以将任务的结果保存到一个列表中，以便后续使用。
# 定义一个结果列表
results = []
# 提交多个任务
for _ in range(10):
future = executor.submit(my_task)
results.append(future.result())
# 处理任务结果
for result in results:
# 处理结果逻辑
pass
类图
下面是 ThreadPoolExecutor 类的类图表示：
classDiagram
ThreadPoolExecutor <|-- Future
ThreadPoolExecutor 类继承自 Future 类，Future 类是一个可调用对象，用于表示一个尚未完成的操作。
旅行图
下面是整个流程的旅行图表示：
journey
title Python ThreadPoolExecutor 主线程阻塞
section 创建线程池
1. 创建一个线程池对象，线程数量为 5
Note left of executor: executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
section 提交任务
2. 定义一个任务函数
Note right of my_task: def my_task():\n # 任务逻辑\n pass
3. 提交任务
Note left of executor: future = executor.submit(my_task)
section 获取任务结果
4. 获取任务执行结果
Note right of future: result = future.result()
section 阻塞主线程
5. 阻塞主线程等待所有任务执行完成
Note left of executor: executor.shutdown()
section 处理任务结果
