如何使用多线程加速Python代码

这篇文章主要介绍如何使用多线程加速Python代码，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

很多时候，我们大部分使用Python编写代码，python因为其简洁，在一些小功能的开发确实快一些，当我们的代码执行远程请求或读取多个文件或对某些数据进行处理。在很多情况下下，我们大家都是利用循环去读取，这种方法要花很长时间才能完成执行。

import requests
from time import time

url_list = [
    "https://via.placeholder.com/400",
    "https://via.placeholder.com/410",
    "https://via.placeholder.com/420",
    "https://via.placeholder.com/430",
    "https://via.placeholder.com/440",
    "https://via.placeholder.com/450",
    "https://via.placeholder.com/460",
    "https://via.placeholder.com/470",
    "https://via.placeholder.com/480",
    "https://via.placeholder.com/490",
    "https://via.placeholder.com/500",
    "https://via.placeholder.com/510",
    "https://via.placeholder.com/520",
    "https://via.placeholder.com/530",
]

def download_file(url):
    html = requests.get(url, stream=True)
    return html.status_code

start = time()

for url in url_list:
    print(download_file(url))

print(f'Time taken: {time() - start}')

输出：

Time taken: 4.128157138824463

这是很明显的案例，这段代码将依次打开每个URL，等待其加载，打印其状态代码，然后再移至下一个URL。如果用上面的写法将十分耗时，这种代码非常适合用于多线程。

利用多线程，您可以以非常低的开销同时执行多个任务。接下来我们去试一下。

我们使用 current.futures 库的ThreadPoolExecutor实现多线程。然后我们写一下多线程代码，并解释原理。

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from time import time

url_list = [
    "https://via.placeholder.com/400",
    "https://via.placeholder.com/410",
    "https://via.placeholder.com/420",
    "https://via.placeholder.com/430",
    "https://via.placeholder.com/440",
    "https://via.placeholder.com/450",
    "https://via.placeholder.com/460",
    "https://via.placeholder.com/470",
    "https://via.placeholder.com/480",
    "https://via.placeholder.com/490",
    "https://via.placeholder.com/500",
    "https://via.placeholder.com/510",
    "https://via.placeholder.com/520",
    "https://via.placeholder.com/530",
]

def download_file(url):
    html = requests.get(url, stream=True)
    return html.status_code

start = time()

processes = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    for url in url_list:
        processes.append(executor.submit(download_file, url))

for task in as_completed(processes):
    print(task.result())


print(f'Time taken: {time() - start}')

输出：

Time taken: 0.4583399295806885

代码处理速度增加了9倍！如果有更多的URL，则性能差异应该更明显。

为什么多线程速度那么快。当我们在调用executor.submit时，我们往线程池添加一个新的任务。

那到底是怎么回事？调用时，executor.submit我们正在向线程池添加新任务。连接其存储起来，之后我们将便利调用任务，并打印结果。

as_completed方法是用来在一个任务完成后，立即从任务列表拿出一个任务去执行。只有已经执行完成或者被取消，任务才会标记为完成状态。我们也可以向其传递一个超时参数，如果任务花费的时间超过该时间段，则即使也会as_completed切换任务。

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