如何實(shí)現(xiàn)多個線程的等待同時結(jié)束

這篇文章主要介紹“如何實(shí)現(xiàn)多個線程的等待同時結(jié)束”，在日常操作中，相信很多人在如何實(shí)現(xiàn)多個線程的等待同時結(jié)束問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何實(shí)現(xiàn)多個線程的等待同時結(jié)束”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

我們在寫多線程代碼的時候，可能會需要等待多個線程同時結(jié)束，然后再進(jìn)行后續(xù)的流程。例如，我做了一個聚合搜索引擎，用戶輸入一個關(guān)鍵詞，我需要同時在很多個搜索引擎上搜索，然后把搜索結(jié)果匯總以后返回給用戶。

示例代碼如下：

@app.get('/api/search') def search(keyword: str):     google_result = requests.get('Google 搜索地址').text     baidu_result = requests.get('百度搜索地址').text     bing_result = requests.get('Bing搜索地址').text     result = combine(google_result, baidu_result, bing_result)     return {'success': True, 'result': result}

從上面這段代碼，大家可能會發(fā)現(xiàn)一個問題，就是在請求多個搜索引擎的時候是串行的，先訪問 Google，訪問完成再訪問百度，訪問完成最后訪問  Bing。這樣顯然會浪費(fèi)大量的時間。

如果你不會async/await，那么為了解決這個問題，你能想到的顯然就是使用多線程。使用3個線程同時訪問 Google、百度和  Bing，然后把結(jié)果匯總傳入combine函數(shù)，不就解決問題了嗎?

如果僅僅是啟動多個線程，那么做法很簡單：

import threading  def get_url(url):     result = requests.get(url, headers=HEADERS).text     return result  @app.get('/api/search') def search(keyword: str):     google_thead = threading.Thread(target=get_url, 'Google 搜索地址')     baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, '百度搜索地址')     bing_thread = threading.Thread(target=get_url, 'Bing搜索地址')     google_thread.start()     baidu_thread.start()     bing_thread.start()     ...

現(xiàn)在問題來了，三個線程確實(shí)已經(jīng)啟動了，但你怎么知道到什么時候?yàn)橹梗芯€程都運(yùn)行完畢?

這里我們給出幾個方法。

使用 join

調(diào)用線程的.join()方法，就可以卡住主線程，直到這個子線程運(yùn)行完畢才能讓主線程繼續(xù)運(yùn)行后面的代碼。所以我們可以修改代碼為：

import threading  def get_url(url):     result = requests.get(url, headers=HEADERS).text     return result  @app.get('/api/search') def search(keyword: str):     google_thead = threading.Thread(target=get_url, 'Google 搜索地址')     baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, '百度搜索地址')     bing_thread = threading.Thread(target=get_url, 'Bing搜索地址')     google_thread.start()     baidu_thread.start()     bing_thread.start()          google_thread.join()     baidu_thread.join()     bing_thread.join()

但等一等，我怎么拿到子線程的返回呢?在默認(rèn)情況下，你確實(shí)拿不到返回的數(shù)據(jù)。所以你需要傳入一個東西去子線程接收結(jié)果。所以代碼可以改為：

import threading  def get_url(url, output):     result = requests.get(url, headers=HEADERS).text     output.append(result)  @app.get('/api/search') def search(keyword: str):     result = []     google_thead = threading.Thread(target=get_url, args=['Google 搜索地址', result])     baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, args=['百度搜索地址', result])     bing_thread = threading.Thread(target=get_url, args=['Bing搜索地址', result])     google_thread.start()     baidu_thread.start()     bing_thread.start()          google_thread.join()     baidu_thread.join()     bing_thread.join()     combine(*result)

因?yàn)榫€程是共享內(nèi)存的，所以他們可以直接修改主線程傳入的列表。

在使用.join()的時候，需要小心不要把.join()放錯了地方，否則你的多線程就會變成單線程。詳情可以看我的這篇文章： 等一等，你的多線程可別再亂  join 了。

ThreadPoolExecutor

Python  自帶了一個concurrent模塊，它就是專門用來處理并發(fā)問題的。我們也可以使用這個模塊中的ThreadPoolExecutor來解決問題：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed  def get_url(url):     result = requests.get(url, headers=HEADERS).text     return result  @app.get('/api/search') def search(keyword: str):     tasks = []     with ThreadPoolExecutor() as executor:         for url in ['Google 搜索地址', '百度搜索地址', 'Bing搜索地址']             task = executor.submit(get_url, url)             tasks.append(task)         result = [x.result() for x in as_completed(tasks)]       combine(*result)     ...

concurrent.futures里面的as_completed函數(shù)接收一個列表，列表里面是多個并發(fā)任務(wù)。當(dāng)所有并發(fā)任務(wù)都運(yùn)行結(jié)束時，它才會返回一個可迭代對象。對它進(jìn)行迭代以后，每個元素的.result()就是每個子線程運(yùn)行的返回結(jié)果。

其他方法

除了上面兩個方法外，還可以使用multiprocessing.dummy里面的Pool來實(shí)現(xiàn)更簡單的多線程。

到此，關(guān)于“如何實(shí)現(xiàn)多個線程的等待同時結(jié)束”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！