【摘要】很多时候，我们最终在Python中编写代码来执行远程请求或读取多个文件或对某些数据进行处理。在很多这种情况下，我看到程序员使用一个简单的

很多时候，我们最终在Python中编写代码来执行远程请求或读取多个文件或对某些数据进行处理。在很多这种情况下，我看到程序员使用一个简单的程序员for loop，需要永远完成执行。例如：

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}')

Output:

<--truncated-->
Time taken: 4.128157138824463

这是一个理智的示例，代码将打开每个URL，等待它加载，打印其状态代码，然后转到下一个URL。这种代码非常适合多线程。

现代系统可以运行大量线程，这意味着您可以使用非常低的开销一次完成多个任务。为什么我们不尝试使用它来使上述代码更快地处理这些URL？

我们将利用ThreadPoolExecutor从concurrent.futures库。它非常易于使用。让我向您展示一些代码，然后解释它是如何工作的。

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}')

Output:

<--truncated-->
Time taken: 0.4583399295806885

我们的代码加速了近9倍！我们甚至没有做任何超级参与。如果有更多网址，性能优势会更高。

那么发生了什么？当我们调用时，executor.submit 我们正在向线程池添加新任务。我们将该任务存储在进程列表中。稍后我们迭代过程并打印出结果。

该as_completed方法在完成后立即从进程列表中生成项（任务）。任务可以进入完成状态有两个原因。它已完成执行或已取消。我们也可以传入一个timeout参数as_completed，如果任务花费的时间超过了那个时间段，那么as_completed就会产生这个任务。

您应该多探索多线程。对于琐碎的项目，它是加快代码速度的最快方法。如果你想学习，请阅读官方文档https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html,非常有帮助.