Python ThreadPoolExecutor().map与ThreadPoolExecutor().submit的区别

在本文中，我们将介绍Python中ThreadPoolExecutor().map和ThreadPoolExecutor().submit两种多线程执行器的区别以及它们的使用方法和示例。

ThreadPoolExecutor().map

ThreadPoolExecutor().map是Python标准库concurrent.futures中ThreadPoolExecutor类提供的一个方法，用于在多线程环境下并发执行可迭代对象中的函数。它接收一个可迭代对象和一个函数作为参数，通过将可迭代对象中的每个元素作为函数的参数进行并发执行，并返回一个迭代器对象，其中包含了函数的返回值。

下面是一个使用ThreadPoolExecutor().map的示例代码：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def square(n):
    return n*n

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(square, numbers)

for result in results:
    print(result)

在上面的示例中，我们定义了一个square函数，用于计算传入参数的平方。然后我们创建了一个包含1到5的数字列表numbers。接下来，我们使用ThreadPoolExecutor创建了一个线程池，并调用了map方法，将square函数和numbers列表作为参数传入。最后，我们通过迭代器results依次获取函数执行的返回值并打印输出。

注意，ThreadPoolExecutor().map方法会等待所有任务完成后才会返回结果，也就是说它是阻塞的。同时，结果的顺序与任务被提交的顺序一致。

ThreadPoolExecutor().submit

ThreadPoolExecutor().submit是ThreadPoolExecutor类另一个方法，它用于提交一个可调用对象到线程池中并返回一个Future对象，表示这个任务的执行状态和结果。

下面是一个使用ThreadPoolExecutor().submit的示例代码：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def square(n):
    return n*n

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = [executor.submit(square, number) for number in numbers]

for future in futures:
    result = future.result()
    print(result)

在上面的示例中，我们创建了一个线程池，并使用submit方法将每个数字的平方计算任务提交到线程池中。submit方法返回一个Future对象的列表，我们可以通过遍历这个列表来获取任务的执行结果。通过调用Future对象的result方法可以获取任务的返回值，这是一个阻塞操作。

不同于map方法，submit方法可以通过在获取结果之前进行其他操作。你可以在任务执行过程中获取结果，也可以使用主线程执行其他任务。这种方式更加灵活，但需要手动管理Future对象和任务的执行状态。

总结

ThreadPoolExecutor().map和ThreadPoolExecutor().submit是Python中用于实现多线程并发执行任务的方法。它们的区别主要在于：

ThreadPoolExecutor().map用于并发执行可迭代对象中的函数，并返回一个迭代器对象，其中包含了函数的返回值。它是阻塞的，等待所有任务完成后才会返回结果，且结果的顺序与任务提交的顺序一致。
ThreadPoolExecutor().submit用于提交任务到线程池，并返回一个Future对象。它是非阻塞的，可以通过Future对象的result方法获取任务的返回值，同时可以在获取结果之前进行其他操作。

通过使用这两种方法，我们可以利用多线程提高程序的执行效率，实现并发执行任务的需求。