threading库 - python线程池




python multithreading等到所有线程都完成了 (6)

这可能是在类似的背景下提出的,但在搜索约20分钟后我无法找到答案,所以我会问。

我编写了一个Python脚本(比如说:scriptA.py)和一个脚本(比如说scriptB.py)

在scriptB中,我想用不同的参数多次调用scriptA,每次运行大约需要一个小时,(它是一个巨大的脚本,有很多东西......不用担心它)我希望能够运行scriptA同时具有所有不同的参数,但我需要等到所有这些都完成后再继续; 我的代码:

import subprocess

#setup
do_setup()

#run scriptA
subprocess.call(scriptA + argumentsA)
subprocess.call(scriptA + argumentsB)
subprocess.call(scriptA + argumentsC)

#finish
do_finish()

我想同时运行所有subprocess.call() ,然后等到它们全部完成,我该怎么做?

我试着像here的例子一样使用线程:

from threading import Thread
import subprocess

def call_script(args)
    subprocess.call(args)

#run scriptA   
t1 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsA))
t2 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsB))
t3 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsC))
t1.start()
t2.start()
t3.start()

但我不认为这是对的。

在进入do_finish()之前,我怎么知道他们已经完成了所有的运行?


也许,像

for t in threading.enumerate():
    if t.daemon:
        t.join()

threading 模块文档

有一个“主线程”对象; 这对应于Python程序中的初始控制线程。 它不是守护程序线程。

有可能创建“虚拟线程对象”。 这些是与“外部线程”相对应的线程对象,它们是在线程模块外部启动的控制线程,例如直接来自C代码。 虚拟线程对象具有有限的功能; 他们总是被认为是活着的和守护的,不能join()编辑。 它们永远不会被删除,因为无法检测外来线程的终止。

因此,当您不想保留您创建的线程列表时,要捕获这两种情况:

import threading as thrd


def alter_data(data, index):
    data[index] *= 2


data = [0, 2, 6, 20]

for i, value in enumerate(data):
    thrd.Thread(target=alter_data, args=[data, i]).start()

for thread in thrd.enumerate():
    if thread.daemon:
        continue
    try:
        thread.join()
    except RuntimeError as err:
        if 'cannot join current thread' in err.args[0]:
            # catchs main thread
            continue
        else:
            raise

于是:

>>> print(data)
[0, 4, 12, 40]

将线程放在列表中,然后使用Join方法

 threads = []

 t = Thread(...)
 threads.append(t)

 ...repeat as often as necessary...

 # Start all threads
 for x in threads:
     x.start()

 # Wait for all of them to finish
 for x in threads:
     x.join()

您可以使用下面的类,您可以在其中添加'n'个函数或者您想要以并行激情执行的console_scripts并开始执行并等待所有作业完成。

from multiprocessing import Process

class ProcessParallel(object):
    """
    To Process the  functions parallely

    """    
    def __init__(self, *jobs):
        """
        """
        self.jobs = jobs
        self.processes = []

    def fork_processes(self):
        """
        Creates the process objects for given function deligates
        """
        for job in self.jobs:
            proc  = Process(target=job)
            self.processes.append(proc)

    def start_all(self):
        """
        Starts the functions process all together.
        """
        for proc in self.processes:
            proc.start()

    def join_all(self):
        """
        Waits untill all the functions executed.
        """
        for proc in self.processes:
            proc.join()


def two_sum(a=2, b=2):
    return a + b

def multiply(a=2, b=2):
    return a * b


#How to run:
if __name__ == '__main__':
    #note: two_sum, multiply can be replace with any python console scripts which
    #you wanted to run parallel..
    procs =  ProcessParallel(two_sum, multiply)
    #Add all the process in list
    procs.fork_processes()
    #starts  process execution 
    procs.start_all()
    #wait until all the process got executed
    procs.join_all()

我刚遇到同样的问题,我需要等待使用for循环创建的所有线程。我只是尝试了下面的代码。它可能不是完美的解决方案,但我认为这将是一个简单的解决方案去测试:

for t in threading.enumerate():
    try:
        t.join()
    except RuntimeError as err:
        if 'cannot join current thread' in err:
            continue
        else:
            raise

我更喜欢使用基于输入列表的列表理解:

inputs = [scriptA + argumentsA, scriptA + argumentsB, ...]
threads = [Thread(target=call_script, args=(i)) for i in inputs]
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]




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