いくつかのスレッド関数をグループ化するPython

Question

私はいくつかの関数を持っていて、それらを異なるスレッドグループにしたい。つまり、私は別のスレッドグループが別のスレッドグループを実行するようにします。私の例のコードは以下の通りです：

import threading 
from threading import Thread 

def func_a(): 
    # do something here 


def func_b(): 
    # do something here 

def func_c(): 
    # do something here 

def func_d(): 
    # do something here 

thread_a = threading.Thread(target = func_a) 
thread_b = threading.Thread(target = func_b) 
thread_c = threading.Thread(target = func_c) 
thread_d = threading.Thread(target = func_d) 

thread_a.start() 
thread_b.start() 
thread_c.start() 
thread_d.start() 

thread_a.join() 
thread_b.join() 
thread_c.join() 
thread_d.join() 

私が何をしたいのか、非常に簡単です。また、threading_group_bとしてfunc_cとfunc_dを入れ、threading_group_aとしてfunc_aとfunc_bを置きます。最初にthreading_group_aを実行してからthreading_group_bを実行します。

Answer 1

あなたができることは、Poolを使用することです。これは、スレッドをグループ化して単一のタスクに割り当てる方法です。次に、特定のスレッドではなく、プールにタスクを割り当てます。あなたは4つの機能を持っていますが、2つしかありません。 pool.mapは、関数にいくつかの引数を通過するので、私は、関数のシグネチャを変更しなければならなかった

from multiprocessing.pool import ThreadPool 

def func_a(*args): 
    print 1 

def func_b(*args): 
    print 2 

pool = ThreadPool(3) 

pool.map(func_a, range(2)) 
pool.map(func_b, range(2)) 

11 

22 

注：だから、あなたはこれを行うことができます。ドキュメントにはのマップブロックが指定されており、結果はになるので、.join()を削除できます。

---

更新：可能です。あなたが+ bを一緒に実行する必要があるとしましょう。あなたはそれがないすべての第三の機能、でそれらをラップは、他の2つを呼び出していることができます。

def ab(*args): 
    func_a() 
    func_b() 

は、今すぐあなたのスレッドプールにab関数を渡します。関数から値を返す必要がある場合は、戻り値をリストに割り当て、そのリストを戻します。

---

アップデート2：

from multiprocessing.pool import ThreadPool 

def func_a(): 
    print 1 

def func_b(): 
    print 2 

def ab(*args): 
    func_a() 
    func_b() 

pool = ThreadPool(3) 
pool.map(ab, range(2)) 

Answer 2

考慮すべき2つの問題があります。

1. あなたはマニュアルのために行くことができ

スレッドグループ化

フロー制御方法、を使用して3210秒またはグループにtupleの引数とスレッド自身、そしてまた、手動の流れを制御します。

from threading import Thread 

# Functions for group 1: with no arguments and different fucntions 
def func_a(): 
    print(1) 

def func_b(): 
    print(1) 

# Functions for group 2: with a single function but different arguments 
def func_c(i): 
    print(i) 

# Functions for group 3: with different functions and arguments 
def func_d(i): 
    print(i) 

def func_e(i): 
    print(i) 

funs_1 = (func_a, func_b) 
args_2 = ((2,), (2,)) 
funs_3 = (func_d, func_e) 
args_3 = ((3,), (3,)) 

threads_1 = tuple(Thread(target=func   ) for func in funs_1) 
threads_2 = tuple(Thread(target=func_c, args=args) for args in args_2) 
threads_3 = tuple(Thread(target=func, args=args) for func, args in zip(funs_3, args_3)) 

for thread in threads_1: 
    thread.start() 

for thread in threads_1: 
    thread.join() 

for thread in threads_2: 
    thread.start() 

for thread in threads_2: 
    thread.join() 

for thread in threads_3: 
    thread.start() 

for thread in threads_3: 
    thread.join() 

または使用プール、あなたが開始されている可能同時スレッドのammountを指定することができ、および制御また、処理されます。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 

# Functions for group 1: with no arguments and different fucntions 
def func_a(): 
    print(1) 

def func_b(): 
    print(1) 

# Functions for group 2: with a single function but different arguments 
def func_c(i): 
    print(i) 

# Functions for group 3: with different functions and arguments 
def func_d(i): 
    print(i) 

def func_e(i): 
    print(i) 

funs_1 = (func_a, func_b) 
args_2 = ((2,), (2,)) 
funs_3 = (func_d, func_e) 
args_3 = ((3,), (3,)) 

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool: 
    futures_1 = tuple(pool.submit(func) for func in funs_1) 

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool: 
    futures_2 = tuple(pool.submit(func_c, *args) for args in args_2) 

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool: 
    futures_3 = tuple(pool.submit(func, *args) for func, args in zip(funs_3, args_3)) 

with文はプールが終了する前に、すべてのタスクを完了するようになります。 ThreadPoolExecutorインスタンスメソッドsubmit()を最初の引数にして、targetキーワード引数と同等のものを呼び出し、残りの位置引数とキーワード引数は、Threadのargsとkwargsキーワード引数のような関数に渡されます。 concurrent.futuresはPython3の標準ライブラリにあり、Python 2.5以降に移植されているため、sudo pip install futuresを実行する必要があります。