理解python的multiprocessing.pool threadpool多线程

起因,我用多线程去用访问elasticsearch api时候,想拿到es返回的search结果。 默认python threading是不能获取返回的结果的。
有这么几种方式可以取到多线程执行后的结果 .  
1. 使用Queue队列的方式.
2. 使用共享变量的问题

文章的笔误太多,想修改的时候,会发现文章不知不觉被转载到各个论坛了。 我这里标注下原文地址。  http://xiaorui.cc/2015/11/03/%E7%90%86%E8%A7%A3python%E7%9A%84multiprocessing-pool-threadpool%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B/


我们知道multiprocessing Process是可以返回每个调用的结果,在multiprocessing下也有个多线程模块,通过async_result.get()可以获取结果。好奇ThreadPool是如何实现的?或者说multiprocessing是如何实现的多线程. 

python有两个多线程的入口,一个是 dummy Pool  另一个是pool.ThreadPool


#使用async_result.get可以取出结果. 
return_val = async_result.get()

下面我们来看看

file:2.7/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py

file:2.7/lib/python2.7/multiprocessing/dummy/__init__.py


python的multiprocessing模块是处理python多进程的模块,multiprocessing模块中有个dummy的子模块。multiprocessing.dummy对threading多线程编程进行了包装。  话说关于multiprocessing.pool Threading代码看起来不是很流畅。实例化pool的时候,创建你指定的进程数目,或者是cpu的核数。 然后把任务都堆积到task_queue有多个进程去处理。另外我们可以通过ApplyResult的对象获取任务状态及结果。 

END.

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