Como Utilizar O Threadpoolexecutor Em Python Para Otimizar A Execução De Tarefas
Neste artigo, vamos explorar como utilizar o Threadpoolexecutor em Python para otimizar a execução de tarefas assíncronas.
Publicado em 3 de setembro de 2023
Glossário
Como Utilizar o Threadpoolexecutor em Python para Otimizar a Execução de Tarefas
Introdução
O Threadpoolexecutor é uma ferramenta poderosa em Python que permite otimizar a execução de tarefas assíncronas. Com ele, é possível executar várias tarefas em paralelo, o que pode resultar em uma considerável melhoria de desempenho do seu programa.
Entendendo o Threadpoolexecutor
Antes de começarmos a utilizar o Threadpoolexecutor, é importante entendermos como funciona essa ferramenta. O Threadpoolexecutor é uma implementação da interface Executor do módulo concurrent.futures. Ele gerencia um pool de threads para executar as tarefas de forma concorrente.
Configurando e Inicializando o Threadpoolexecutor
Para utilizar o Threadpoolexecutor, primeiro precisamos importar o módulo concurrent.futures. Podemos fazer isso da seguinte forma:
import concurrent.futuresCom o módulo importado, podemos criar uma instância do Threadpoolexecutor. Podemos definir o número máximo de threads que serão utilizados no pool. Por exemplo, se quisermos utilizar 4 threads, podemos fazer o seguinte:
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4)Adicionando Tarefas ao Threadpoolexecutor
Agora que temos o Threadpoolexecutor configurado e inicializado, podemos adicionar as tarefas que desejamos executar. Podemos adicionar as tarefas utilizando o método submit, que recebe como parâmetro a função que será executada e os argumentos da função.
def minha_tarefa(numero):
# faça alguma coisa com o número
executor.submit(minha_tarefa, 10)
executor.submit(minha_tarefa, 20)
executor.submit(minha_tarefa, 30)Neste exemplo, estamos adicionando três tarefas ao Threadpoolexecutor. Cada tarefa chama a função “minha_tarefa” passando um número diferente como argumento.
Aguardando a Conclusão das Tarefas
Após adicionarmos todas as tarefas, podemos aguardar a conclusão de todas elas utilizando o método “shutdown”.
executor.shutdown()Este método bloqueia o programa principal até que todas as tarefas tenham sido concluídas.
Obtendo e Processando os Resultados
Uma vantagem do Threadpoolexecutor é que ele retorna um objeto chamado “Future” para cada tarefa que é adicionada. Esse objeto representa o resultado futuro da tarefa. Podemos utilizá-lo para obter o resultado da tarefa ou verificar se ela foi concluída com sucesso.
future = executor.submit(minha_tarefa, 10)
# faça outras coisas enquanto a tarefa está sendo executada
resultado = future.result() # aguarda a conclusão da tarefa e obtém o resultadoAlém disso, podemos utilizar o método “map” do Threadpoolexecutor para aplicar uma função em uma lista de argumentos. Esse método retorna um iterador que contém os resultados das chamadas da função.
def minha_tarefa(numero):
# faça alguma coisa com o número
return resultado
numeros = [10, 20, 30]
resultados = executor.map(minha_tarefa, numeros)
for resultado in resultados:
# faça algo com o resultadoConclusão
Com o Threadpoolexecutor, é possível otimizar a execução de tarefas assíncronas em Python. Ao utilizar um pool de threads, podemos executar várias tarefas em paralelo, aproveitando ao máximo o poder de processamento do nosso computador. Experimente utilizar o Threadpoolexecutor em seus projetos e aproveite os benefícios de uma execução otimizada das suas tarefas.
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