python3源码剖析之concurrent.futures.ThreadPoolExecutor
2017-12-15 13:54
465 查看
0x00 文档路径:
Python » 3.6.2 Documentation » The Python Standard Library » 17. Concurrent Execution »0x01 模块简述:
添加于python3.2提供更加高效的接口来实现异步执行
通过具体实现来剖析
0x02 具体实现
参考官方文档给出的例子
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: future = executor.submit(pow, 323, 1235) print(future.result())
通过ThreadPoolExecutor来生成一个Executor对象
源码位置
Lib\concurrent\futures\thread.py 83行
一共两个参数max_workers=None、thread_name_profix=”
max_workers
用来指定最大线程数
if max_workers is None: # Use this number because ThreadPoolExecutor is often # used to overlap I/O instead of CPU work. max_workers = (os.cpu_count() or 1) * 5
先判断是否是None,即未指定时,默认是cpu数量*5,比如你是四核的cpu,那么默认最大线程20
再判断是否小于0,若小于则抛出ValueError
调用ThreadPoolExecutor对象的submit方法
ThreadPoolExecutor继承了Executor对象,并实现了部分重写
源码位置
Lib\concurrent\futures\thread.py 106行
一共三个参数 fn , *rags , **kwargs
submit方法执行 fn(*args,**kwargs) , 然后返回一个Future对象
调用Future对象的result方法
返回被执行函数的结果
源码位置
Lib\concurrent\futures\_base.py 378行
一个参数timeout = None
不指定时,将不会限制等待时间,即一直等到函数完成
如果在指定时间内函数未完成,则抛出异常TimtoutError
因为with上下文管理器的原因,自动调用Executor对象的shutdown方法来释放资源
直接使用with 语句即可
另一个例子
from telnetlib import Telnet def detect_port(port): try: print('{} testing .. '.format(port)) Telnet('127.0.0.1',port,timeout=5) print('{} opened '.format(port)) except: pass with ThreadPoolExecutor(100)as executor: executor.map(detect_port,range(500))
map方法
完全继承于Executor
源码位置
Lib\concurrent\futures\_base.py
一共四个参数 fn , *iterables , timeout = None , chunksize = 1
chunsize用于ProcessPoolExecutor,其他的参数同上面的submit
def map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1): if timeout is not None: end_time = timeout + time.time() fs = [self.submit(fn, *args) for args in zip(*iterables)] def result_iterator(): try: for future in fs: if timeout is None: yield future.result() else: yield future.result(end_time - time.time()) finally: for future in fs: future.cancel() return result_iterator()
map里面调用了内置函数zip,zip函数的特点是
In [1]: print(*zip('abc',[1,2,3,4])) ('a', 1) ('b', 2) ('c', 3)
举例说
def detect_port(ip,port): 检测端口 with ThreadPoolExecutor()as ecexutor: executor.map(detect_port, a950 ['127.0.0.1','192.168.1.10'],['21','22','23'])
原本是打算逐个ip扫描这三个端口是否开放
但是此时只会扫描127.0.0.1的21端口,以及192.168.1.10的23端口
def detect_port(ip,port): 检测端口 def detect_all_ip(ip): ports = [xx,xx,..] with ThreadPoolExecutor()as executor: [executor.submit(detect_port,ip,ports) for port in ports] def main(): ips = ['xxx','xxx',..] with ThreadPoolExecutor()as executor: executor.map(detect_all_ip,ips)
0x03 myself
如下是之前写的通过telnet扫描端口的脚本,便是利用了ThreadPoolExecutor,可供参考detectPortByTelnet.py下载
新搭了博客,有兴趣的朋友们可以去踩
楼兰’s Blog
相关文章推荐
- python并发库:concurrent.futures的使用
- 在python中使用concurrent.futures实现进程池和线程池
- Python源码剖析[10] —— PyListObject(2)
- 并发编程之 ConcurrentLinkedQueue 源码剖析
- 《Python 源码剖析》一些理解以及勘误笔记(3)
- python concurrent.futures 简单应用
- Python 源码剖析(二)—— 第一次修改 Python 源代码
- python并发之concurrent.futures
- Appium-Python-Client 源码剖析(一) driver 的元素查找方法
- Python源码剖析[13] —— 字典对象PyDictObject(2)
- python并发模块之concurrent.futures(一)
- 《Python 源码剖析》 之 tuple
- 《Python 源码剖析》之对象
- 并发编程之 ConcurrentLinkedQueue 源码剖析
- GDAL源码剖析(五)之Python命令行程序
- Python爬虫框架Scrapy 学习笔记 7------- scrapy.Item源码剖析
- 《Python 源码剖析》之对象
- Python concurrent.futures 文档翻译
- python中的dis剖析源码及参数含义的讲解
- Python源码剖析学习二