python concurrent.futures包使用,捕获异常
concurrent.futures的ThreadPoolExecutor类暴露的api很好用,threading模块抹油提供官方的线程池。和另外一个第三方threadpool包相比,这个可以非阻塞的运行主进程(前提是自己不主动调用shutdown(Tuue))。
这个包在py3种已经是官方自带了。py2种需要自己安装, pip install futures
# coding=utf-8 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from Logger import Logger lg=Logger(logname='log4.txt', loglevel=1, logger="concurrent.futures").getlog() def fun(strx): time.sleep(2) print y print strx def callbackx(rst): rst.result() threadPoolExecutor=ThreadPoolExecutor(3) for i in range(20): futurex=threadPoolExecutor.submit(fun,'hello') futurex.add_done_callback(callbackx)
print 'over'
ThreadPoolExecutor类暴露3个方法是map、submit、shutdown
map传参是一个可迭代的
例如,如果不使用 submit可以这样
threadPoolExecutor.map(fun,['hello']*20)
shutdown方法作用
"""Clean-up the resources associated with the Executor.
It is safe to call this method several times. Otherwise, no other
methods can be called after this one.
Args:
wait: If True then shutdown will not return until all running
futures have finished executing and the resources used by the
executor have been reclaimed.
"""
def shutdown(self, wait=True):方法接受两个参数,第二个参数设置成true那么最后一行的print 'over'会在所有hello打印完成后才打印,设置成false会使所有线程没运行完就打印。
关闭后,就不能在使用这个对象submit 或者map其他方法了。
fun函数里面故意写了个print y,y是没定义的,如果不设置回调函数并且捕获日志,是看不到任何错误提示的。
所以要使用回调,并且捕获名为concurrent.futures的log,才能显示出错误。
所以使用这个包时候,一定要设置回调,在回调函数中使用回调结果的result()方法,并且设置捕获日志,否则你函数中一大堆错误,啥都不提示,你还以为代码没毛病呢。
反对极端面向过程编程思维方式,喜欢面向对象和设计模式的解读,喜欢对比极端面向过程编程和oop编程消耗代码代码行数的区别和原因。致力于使用oop和36种设计模式写出最高可复用的框架级代码和使用最少的代码行数完成任务,致力于使用oop和设计模式来使部分代码减少90%行,使绝大部分py文件最低减少50%-80%行的写法。