如何在 Python 中为 ThreadPoolExecutor 线程赋予不同的名称答案

【问题标题】：How to give different names to ThreadPoolExecutor threads in Python如何在 Python 中为 ThreadPoolExecutor 线程赋予不同的名称
【发布时间】：2018-07-20 09:22:33
【问题描述】：

我有以下代码用于创建线程并运行它们。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading


def task(n):
    result = 0
    i = 0
    for i in range(n):
        result = result + i
    print("I: {}".format(result))
    print(f'Thread : {threading.current_thread()} executed with variable {n}')

def main():
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
    task1 = executor.submit(task, (10))
    task2 = executor.submit(task, (100))

if __name__ == '__main__':
    main()

当我在 Windows 10 机器上运行代码时，这是生成的输出：

I: 45
Thread : <Thread(ThreadPoolExecutor-0_0, started daemon 11956)> executed with variable 10
I: 4950
Thread : <Thread(ThreadPoolExecutor-0_0, started daemon 11956)> executed with variable 100

Process finished with exit code 0

正如我们所见，两个线程具有相同的名称。我如何通过给它们不同的名称来区分它们？这在某种程度上是 concurrent.futures 类的一个特性吗？

非常感谢您的任何回答。

【问题讨论】：

由于期货 api 本身目前似乎不支持此功能，因此在您在 submit 上提供的可调用文件中，尝试：threading.current_thread().setName()。

标签： python-3.x multithreading concurrent.futures

【解决方案1】：

来自docs：

3.6 版中的新增功能：添加了 thread_name_prefix 参数以允许用户控制线程。池创建的工作线程的线程名称以便于调试。

使用 thread_name_prefix 参数：

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='')

【讨论】：

有没有办法访问这个thread_name_prefix？我想访问这个名称并使其成为线程本地内存的一部分。

【解决方案2】：

您说：“两个线程具有相同的名称”。
这是不对的！名称相同，因为两个任务使用同一个线程：实际上 task() 立即退出。
为了让两个线程都参与，您必须在 task() 函数中添加一些睡眠。

回顾一下：

(1)不睡觉：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time

def task(n):
    result = 0
    i = 0
    for i in range(n): result = result + i
    print(f'{threading.current_thread().name} with variable {n}: {result}')
    
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
executor.submit(task, (10))
executor.submit(task, (100))

在这种情况下，输出将是：

ThreadPoolExecutor-0_0 变量 10: 45 ThreadPoolExecutor-0_0 变量为 100: 4950

(2) 在 task() 中加入睡眠， 使函数的时间更长：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time

def task(n):
    result = 0
    i = 0
    for i in range(n): result = result + i
    time.sleep(.5)
    print(f'{threading.current_thread().name} with variable {n}: {result}')

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
executor.submit(task, (10))
executor.submit(task, (100))

在这种情况下，输出将是：

ThreadPoolExecutor-0_0 变量 10: 45 ThreadPoolExecutor-0_1 变量为 100: 4950

【讨论】：