def download_many():
'''多线程，按线程数 并发（非并行） 下载所有图片'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
# 创建队列
queue = Queue()
# 创建多个线程
for i in range(64):
worker = ThreadWorker(queue)
worker.daemon = True # 如果工作线程在等待更多的任务时阻塞了，主线程也可以正常退出
worker.start() # 启动线程
# 往队列中投放任务
for linkno, link in enumerate(links, 1): # 链接带序号
logger.info('Queueing No.{} {}'.format(linkno, link))
queue.put((down_path, linkno, link))
logger.info('Waiting for all subthread done...')
# Causes the main thread to wait for the queue to finish processing all the tasks
queue.join()
logger.info('All subthread done.')
return len(links)
def download_many_3():
'''多线程，按线程数 并发（非并行） 下载所有图片
使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
不使用Executor.map()，而使用Executor.submit()和concurrent.futures.as_completed()
Executor.submit()方法会返回Future，而Executor.map()是使用Future
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
# 固定住保存的路径，不用每次调用下载图片函数时都传同样的down_path参数
download_one_1_partial = partial(download_one_1, down_path)
workers = min(64, len(links)) # 保证线程池中的线程不会多于总的下载任务数
with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
to_do = []
# 创建并排定Future
for linkno, link in enumerate(links, 1): # 链接带序号
future = executor.submit(download_one_1_partial, linkno, link)
to_do.append(future)
logger.debug('Scheduled for No.{} {}: {}'.format(
linkno, link, future))
results = []
# 获取Future的结果，futures.as_completed(to_do)的参数是Future列表，返回迭代器，
# 只有当有Future运行结束后，才产出future
for future in futures.as_completed(
to_do): # future变量表示已完成的Future对象，所以后续future.result()绝不会阻塞
res = future.result()
results.append(res)
logger.debug('{} result: {!r}'.format(future, res))
return len(results)
def download_many_3():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用multiprocessing.Pool.starmap(download_one_1, images)，它是Python-3.3添加的
可以给download_one_1()函数传元组组成的序列，会自动解包元组给函数的多个参数
由于下载每张图片时的保存目录都相同，可以使用functools.partial()固定住这个参数
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
# 固定住保存的路径，不用每次调用下载图片函数时都传同样的down_path参数
download_one_1_partial = partial(download_one_1, down_path)
images = []
for linkno, link in enumerate(links, 1):
images.append((linkno, link)) # 每个元组将不包含保存的目录
with Pool(4) as p:
p.starmap(download_one_1_partial, images) # 链接带序号
logger.info('Waiting for all subprocesses done...')
# p.close()
# p.join()
logger.info('All subprocesses done.')
return len(links)
def download_many_4():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()
Executor.map()使用Future而不是返回Future，它返回迭代器，
迭代器的__next__()方法调用各个Future的result()方法，因此我们得到的是各个Future的结果，而非Future本身
注意Executor.map()限制了download_one()只能接受一个参数，所以images是字典构成的列表
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
images = []
for linkno, link in enumerate(links, 1):
image = {'path': down_path, 'linkno': linkno, 'link': link}
images.append(image)
# with语句将调用executor.__exit__()方法，而这个方法会调用executor.shutdown(wait=True)方法，它会在所有进程都执行完毕前阻塞主进程
with futures.ProcessPoolExecutor(
max_workers=16
) as executor: # 不指定max_workers时，进程池中进程个数默认为os.cpu_count()
# executor.map()效果类似于内置函数map()，但download_one()函数会在多个进程中并行调用
# 它的返回值res是一个迭代器<itertools.chain object>，我们后续可以迭代获取各个被调用函数的返回值
res = executor.map(download_one, images) # 传一个序列
return len(list(res)) # 如果有进程抛出异常，异常会在这里抛出，类似于迭代器中隐式调用next()的效果
def download_many():
'''依序下载所有图片，同步阻塞'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
for linkno, link in enumerate(links, 1):
image = {
'path': down_path,
'linkno': linkno, # 图片序号，方便日志输出时，正在下载哪一张
'link': link
}
download_one(image)
return len(links)
def download_many():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用multiprocessing.Pool.apply_async()
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
p = Pool(4) # 指定进程池中的进程数
for linkno, link in enumerate(links, 1):
image = {'path': down_path, 'linkno': linkno, 'link': link}
p.apply_async(download_one, args=(image, ))
logger.info('Waiting for all subprocesses done...')
p.close() # 关闭进程池
p.join() # 主进程等待进程池中的所有子进程结束
logger.info('All subprocesses done.')
return len(links)
def download_many_5():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()
Executor.map()中的调用函数如果要接受多个参数，可以给Executor.map()传多个序列
参考：https://yuanjiang.space/threadpoolexecutor-map-method-with-multiple-parameters
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
# 固定住保存的路径，不用每次调用下载图片函数时都传同样的down_path参数
download_one_1_partial = partial(download_one_1, down_path)
# 创建包含所有linkno的序列
linknos = [i for i in range(len(links))]
with futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
res = executor.map(download_one_1_partial, linknos,
links) # 给Executor.map()传多个序列
return len(list(res))
def download_many_2():
'''多线程，按线程数 并发（非并行） 下载所有图片
使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Executor.map()中的调用函数如果要接受多个参数，可以给Executor.map()传多个序列
参考：https://yuanjiang.space/threadpoolexecutor-map-method-with-multiple-parameters
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
# 固定住保存的路径，不用每次调用下载图片函数时都传同样的down_path参数
download_one_1_partial = partial(download_one_1, down_path)
# 创建包含所有linkno的序列
linknos = [i for i in range(len(links))]
workers = min(64, len(links)) # 保证线程池中的线程不会多于总的下载任务数
with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
res = executor.map(download_one_1_partial, linknos,
links) # 给Executor.map()传多个序列
return len(list(res))
def download_many_2():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用multiprocessing.Pool.starmap(download_one_1, images)，它是Python-3.3添加的
可以给download_one_1()函数传元组组成的序列，会自动解包元组给函数的多个参数
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
images = []
for linkno, link in enumerate(links, 1):
images.append((down_path, linkno, link))
with Pool(4) as p:
p.starmap(download_one_1, images) # 链接带序号
logger.info('Waiting for all subprocesses done...')
# p.close()
# p.join()
logger.info('All subprocesses done.')
return len(links)
def download_many_1():
'''多进程，按进程数 并行 下载所有图片
使用multiprocessing.Pool.map(download_one, images)
注意Pool.map()限制了download_one()只能接受一个参数，所以images是字典构成的列表
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
images = []
for linkno, link in enumerate(links, 1):
image = {'path': down_path, 'linkno': linkno, 'link': link}
images.append(image)
with Pool(4) as p:
p.map(download_one, images) # 将images序列依次映射给download_one()函数
logger.info('Waiting for all subprocesses done...')
# p.close() # 使用with语句和Pool.map()后，会自动调用Pool.close()和Pool.join()
# p.join()
logger.info('All subprocesses done.')
return len(links)
def download_many_1():
'''多线程，按线程数 并发（非并行） 下载所有图片
使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Executor.map()使用Future而不是返回Future，它返回迭代器，
迭代器的__next__()方法调用各个Future的result()方法，因此我们得到的是各个Future的结果，而非Future本身
注意Executor.map()限制了download_one()只能接受一个参数，所以images是字典构成的列表
'''
down_path = setup_down_path()
links = get_links()
images = []
for linkno, link in enumerate(links, 1):
image = {'path': down_path, 'linkno': linkno, 'link': link}
images.append(image)
workers = min(64, len(links)) # 保证线程池中的线程不会多于总的下载任务数
# with语句将调用executor.__exit__()方法，而这个方法会调用executor.shutdown(wait=True)方法，它会在所有进程都执行完毕前阻塞主进程
with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
# executor.map()效果类似于内置函数map()，但download_one()函数会在多个线程中并发调用
# 它的返回值res是一个迭代器<itertools.chain object>，我们后续可以迭代获取各个被调用函数的返回值
res = executor.map(download_one, images) # 传一个序列
return len(list(res)) # 如果有进程抛出异常，异常会在这里抛出，类似于迭代器中隐式调用next()的效果