这篇博客和你唠唠 python 并发，滚雪球学python第四季，第16篇

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-09-13 06:26 157阅读 0赞

在 python 编码过程中，有时存在这样的一个需求，同时下载 N 张图片，并且要快。

一般这样的需求，只需要编写一个 for 循环即可实现，但是加上 **快** 这个要求，就不好实现了。

图片下载属于 I/O 操作，比较耗时，基于此，可以利用 python 中的多线程将其实现。

> 为了不让大家学的太困倦，特意找来 6 张美丽的图片，本次学习将围绕这几张图片进行。

https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv.jpg
    https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-004.jpg
    https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-012.jpg
    https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-013.jpg
    https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-016.jpg
    https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-010.jpg

## 单线程下载 6 张图片 ##

使用 for 循环，同步代码如下所示：

import time
    
    import requests
    
    urls = [
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-004.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-012.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-013.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-016.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-010.jpg"
    ]
    # 文件保存路径
    SAVE_DIR = './928/'
    
    
    def save_img(url):
        res = requests.get(url)
        with open(F'{ SAVE_DIR}{ time.time()}.jpg', 'wb+') as f:
            f.write(res.content)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 下载开始时间
        start_time = time.perf_counter()
        for url in urls:
            save_img(url)
    
        print("下载 6 张图片消耗时间为：", time.perf_counter() - start_time)
        # 下载 6 张图片消耗时间为： 1.911142665

## concurrent.futures 模块下载 6 张图片 ##

接下来使用 `concurrent.futures 模块` 实现对 6 张图片的下载，这个模块实现了 `ThreadPoolExecutor` 类和 `ProcessPoolExecutor` 类，都继承自`Executor`，分别被用来创建 **线程池** 和 **进程池**，接受 `max_workers` 参数，代表创建的线程数或者进程数。

这两个类可以在不同的线程或进程中执行 **可调用对象**，`ProcessPoolExecutor` 的 `max_workers` 参数可以为空，程序会自动创建与电脑 `CPU`数目相同的进程数。

**使用 `ThreadPoolExecutor` 实现多线程下载**

import time
    
    import requests
    from concurrent import futures
    
    MAX_WORKERS = 20  # 最大线程数
    SAVE_DIR = './928/'  # 文件保存路径
    urls = [
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-004.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-012.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-013.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-016.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-010.jpg"
    ]
    
    
    def save_img(url):
        res = requests.get(url)
        with open(F'{ SAVE_DIR}{ time.time()}.jpg', 'wb+') as f:
            f.write(res.content)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.perf_counter()  # 下载开始时间
        with futures.ThreadPoolExecutor(MAX_WORKERS) as executor:
            res = executor.map(save_img, urls) # executor.map() 方法会返回一个生成器，后续代码可以迭代获取每个线程的执行结果
    
        print("下载 6 张图片消耗时间为：", time.perf_counter() - start_time)
        # 下载 6 张图片消耗时间为： 0.415939759

当使用多线程代码之后，时间从单线程的 `1.9s` 变为了多线程的 `0.4s`，能看到效率的提升。

### Future 类 ###

在上述多线程代码中，使用了 `concurrent` 库中的 `future` 对象，该对象是 `Future` 类的对象，它的实力表示**可能已经完成**或**尚未完成的** 延迟计算，该类具备 `done()` 方法，返回调用对象是否已经执行，有该方法的同时还具备一个 `add_done_callback()` 方法，表示调用对象执行完毕的回调函数。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    
    
    def print_name():
        return "橡皮擦"
    
    
    def say_hello(obj):
        """可调用对象执行完毕，绑定的回调函数"""
        w_name = obj.result()
        s = w_name + "你好"
        print(s)
        return s
    
    
    with ThreadPoolExecutor(1) as executor:
        executor.submit(print_name).add_done_callback(say_hello)

在上述代码中用到了如下知识点：

*  `executor.map()`：该方法类似 `map` 函数，原型为 `map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)`，异步执行 `func`，并支持多次并发调用；
 *  `executor.submit()`：方法原型为 `submit(fn, *args, **kwargs)`，安排可调用对象 `fn` 以 `fn(*args, **kwargs)` 的形式执行，并返回 `Future` 对象来表示它的执行结果，该方法只能进行单个任务，如果需要并发多个任务，需要使用 `map` 或者 `as_completed`；
 *  `future对象.result()`：返回调用返回的值，有个等待时间参数 `timeout` 可以设置；
 *  `future对象add_done_callback()`：该方法中绑定的回调函数在 `future` 取消或者完成后运行，表示 `future` 本身

### 补充说明 ###

**as\_completed() 方法**  
该方法参数是一个 `Future` 列表，返回值是一个 `Future` 组成的生成器，在调用 `as_completed()` 方法时不会阻塞，只有当对迭代器进行循环时，每调用一次 `next()` 方法，如果当前 `Future` 对象还未完成，则会阻塞。

修改下载 6 张图片的代码，使用 `as_completed()` 进行实现，最后得到的时间优于单线程，但如果对结果进行迭代，调用 `result()` 方法，则时间会加长。

import time
    
    import requests
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
    
    MAX_WORKERS = 20  # 最大线程数
    SAVE_DIR = './928/'  # 文件保存路径
    urls = [
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-004.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-012.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-013.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-016.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-010.jpg"
    ]
    
    
    def save_img(url):
        res = requests.get(url)
        with open(F'{ SAVE_DIR}{ time.time()}.jpg', 'wb+') as f:
            f.write(res.content)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.perf_counter()  # 下载开始时间
        with ThreadPoolExecutor(MAX_WORKERS) as executor:
            tasks = [executor.submit(save_img, url) for url in urls]
            # 去除下部分代码，时间基本与 map 一致。
            for future in as_completed(tasks):
                print(future.result())
    
        print("下载 6 张图片消耗时间为：", time.perf_counter() - start_time)
        # 下载 6 张图片消耗时间为： 0.840261401

**`wait` 方法**  
`wait` 方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求，该要求为 `return_when` 参数，其值有 `ALL_COMPLETED`，`FIRST_COMPLETED`，`FIRST_EXCEPTION`。

import time
    
    import requests
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
    
    MAX_WORKERS = 20  # 最大线程数
    SAVE_DIR = './928/'  # 文件保存路径
    urls = [
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-004.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-012.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-013.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-016.jpg",
        "https://img-pre.ivsky.com/img/tupian/pre/202102/21/oumei_meinv-010.jpg"
    ]
    
    
    def save_img(url):
        res = requests.get(url)
        with open(F'{ SAVE_DIR}{ time.time()}.jpg', 'wb+') as f:
            f.write(res.content)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.perf_counter()  # 下载开始时间
        with ThreadPoolExecutor(MAX_WORKERS) as executor:
            tasks = [executor.submit(save_img, url) for url in urls]
            wait(tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
            print("程序运行完毕")
    
        print("下载 6 张图片消耗时间为：", time.perf_counter() - start_time)
        # 下载 6 张图片消耗时间为： 0.48876672

最后一句：`ProcessPoolExecutor` 的用法与 `ThreadPoolExecutor` 的用法基本一致，所以可以互通。

## 写在后面 ##

以上内容就是本文的全部内容，希望对学习路上的你有所帮助~

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[Python]: https://blog.csdn.net/hihell/category_10573584.html
[Python 1]: https://blog.csdn.net/hihell/category_10763952.html
[Python 2]: https://blog.csdn.net/hihell/category_10901284.html
[Python 3]: https://blog.csdn.net/hihell/category_10656235.html