Python中的pool.submit詳解

一、pool.submit是什麼

Python的concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor類提供了一個submit()函數，它用於將函數提交到線程池中執行。pool.submit()返回一個Future對象，該對象最終將保存該函數執行的結果。ThreadPoolExecutor會自動跟蹤哪些Future對象已經完成。

下面是一個簡單的示例，演示如何使用pool.submit()提交任務到線程池中：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def test_func(param):
    print(f"Test function starts with parameter {param}")
    time.sleep(2)
    print(f"Test function completes with parameter {param}")
    return param

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
futures = []
for i in range(5):
    future = executor.submit(test_func, i)
    futures.append(future)

executor.shutdown()

在這個示例中，我們定義了一個test_func()函數來模擬需要在線程池中執行的任務。我們使用ThreadPoolExecutor創建了一個最大工作線程數為5的線程池，然後將test_func()任務使用submit()函數提交到線程池中。

這將返回一個Future對象列表，我們將它們存儲在futures列表中。我們等到所有任務都完成，然後通過調用executor.shutdown()來關閉線程池。

二、pool.submit的用途

pool.submit()函數非常有用的一個方面是可以更好地控制並發。我們可以提交不同數量的任務，並讓線程池中的線程異步執行它們。另外，我們可以使用pool.submit()來減輕GIL（全局解釋器鎖）對Python並發性能的影響。

三、如何使用pool.submit()

1. 提交單個任務

使用pool.submit()提交單個任務非常簡單。只需傳遞將在線程池中執行的函數，和該函數的參數作為submit()函數的參數，就可以了。例如：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def test_func(param):
    # Some heavy function here
    return result

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future = executor.submit(test_func, 10)

在這個示例中，我們向submit()函數傳遞了test_func()函數和10作為它的參數，這將返回一個Future對象。我們可以使用future.result()方法來獲取test_func()函數的結果。

2. 同時提交多個任務

使用submit()函數同時提交多個任務也很容易。只需創建一個列表，其中每個元素都是需要提交的函數和參數，然後使用submit()函數來將它們提交到線程池中，就像下面這樣：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def test_func(param):
    # Some heavy function here
    return result

task_list = [(test_func, 10), (test_func, 20), (test_func, 30)]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(func, *args) for func, args in task_list]

for future in futures:
    print(future.result())

在這個示例中，我們使用了一個包含三個元素的列表來創建三個任務，每個任務都是test_func()函數和一個整數值。我們使用executor.submit()函數將它們提交到線程池中，然後使用future.result()方法獲取每個任務的結果。

3. 批量提交任務

有時我們需要一次性提交多個任務，可以使用executr.map()函數來完成這個任務，executr.map()函數將函數和參數作為參數。下面是一個使用executr.map()函數的示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def test_func(param):
    # Some heavy function here
    return result

task_list = [10, 20, 30]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = executor.map(test_func, task_list)

for result in results:
    print(result)

在這個示例中，我們使用了一個包含三個整數值的列表來創建三個任務。我們使用executor.map()函數將它們全部提交到線程池中，並將返回的結果存儲在一個results列表中。我們可以使用for循環遍歷這個結果列表，然後獲取每個任務的結果。

四、pool.submit的注意事項

有幾個注意事項需要在使用pool.submit()時牢記：

1. 使用with語句

使用with語句來創建ThreadPoolExecutor對象是最佳實踐。這將確保正確管理與線程池相關的所有資源，例如工作線程和隊列大小。

2. 不要使用join()方法

不要使用join()方法等待所有任務完成，因為這會阻止主線程進一步執行。相反，應該使用future對象的result()方法等待結果。

3. 控制並發

在使用pool.submit()提交大量任務時，請確保合理控制並發。如果使用過多的並發，則可能會出現鎖死進程的情況。

4. 注意異常

當使用pool.submit()時，請確保注意處理任何可能引發異常的代碼。當任務失敗並引發異常時，我們需要注意處理或記錄這些異常。

池化技術是一種有效的資源管理方式。Python中concurrent.futures模塊的ThreadPoolExecutor類提供了一個可靠且易於使用的異步編程模型，使得使用多線程在Python中變得更輕鬆。

通過本文中詳細介紹的pool.submit()函數，我們可以更好地控制並發並且減輕GIL對Python並發性能的影響。