Python3.2中引入的concurrent非常的好用,只用几行代码就可以编写出线程池/进程池,并且计算型任务效率和mutiprocessing.pool提供的poll和ThreadPoll相比不分伯仲,而且在IO型任务由于引入了Future的概念效率要高数倍。
而threading的话还要自己维护相关的队列防止死锁,代码的可读性也会下降,相反concurrent提供的线程池却非常的便捷,不用自己操心死锁以及编写线程池代码,由于异步的概念IO型任务也更有优势。
既然如此,如果不是为了向下兼容2.x,是不是可以完全没有必要继续使用mutiprocessing和threading了?concurrent如此的优秀。
concurrent的确很好用,主要提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。一个多线程,一个多进程。但concurrent本质上都是对threading和mutiprocessing的封装。看它的源码可以知道。
ThreadPoolExecutor自己提供了任务队列,不需要自己写了。而所谓的线程池,它只是简单的比较当前的threads数量和定义的max_workers的大小,小于max_workers就允许任务创建线程执行任务。可以看源码
def _adjust_thread_count(self):
所以如果你自己维护队列的话也没问题,cocurrent内部也是自己维护了一个队列,它给你写好了而已。
至于死锁问题concurrent也会引起死锁的问题。给你一个例子,运行看看
ProcessPoolExecutor 内部也是使用的mutiprocessing。能够从充分利用多核的特性,摆脱GIL的限制。注意定义ProcessPoolExecutor(max_workers=2)的时候max_workers稍大于CPU的核数,不能太大。ProcessPoolExecutor内部维持了一个call_queue用于保持任务队列,其类型是multiprocessing.Queue。还有一个管理队列的线程。这可以说是cocurrent的一个优化。
具体可以看源码,self._adjust_process_count()其实就是开启进程执行任务,点进去_adjust_process_count一看就知道。self._queue_management_thread是管理队列的线程
所以说cocurrent好用,就是它自己做了一些更好的处理,譬如维持队列,管理队列线程,不需要你再操心。当然你也可以自己实现。你能用cocurrent实现的。用threading和mutiprocessing都能实现,大不了自己再做些额外的工作。因为cocurrent本质上核心也是用的这2个。当然有了现成的更好的cocurrent最好了,直接拿来使用,省的自己再造轮子。所以说用哪个看个人熟悉程度,譬如我用的python2,就用不了cocurrent。只好用threading。