Thread vs ThreadPool vs ThreadPoolExecutor

	ThreadPool	ThreadPool	ThreadPoolExecutor
생성쓰레드 수	수동 Thread 1 = Task 1개	파라미터로 지정가능 디폴트=(논리CPU수 + 4)	파라미터로 지정가능 디폴트=(논리CPU수 + 4)
최적의 용도	적은 수로 동시에 실행이 필요한 경우	모든 쓰레드가 동시에 실행되지는 않고 비어 있거나 I/O 등의 기다림이 있어 양보된 쓰레드에 실행되게 된다. 같은 태스크 내용으로 파라미터만 달리하여 많은 수의 쓰레드를 실행하는 경우.	모든 쓰레드가 동시에 실행되지는 않고 비어 있거나 I/O 등의 기다림이 있어 양보된 쓰레드에 실행되게 된다. 같은 태스크 내용으로 파라미터만 달리하여 많은 수의 쓰레드를 실행하는 경우.
결과의 리턴	불가능	가능	가능
취소기능	불가능	불가능	실행되기 전의 태스크에 한해 가능

※ ThreadPool 과 ThreadPoolExecutor 는 기본적으로 같은 기능이나 ThreadPoolExecutor 에 약간의 기능이 추가

 

Thread 의 코드 예

from threading import Thread # 태스크 함수 def task(value):       # 여기에 작업을 기술 ...       # ...       # 작업 끝       print(f'.done {value}') if __name__ == '__main__':       # 0...19 의 파라미터를 같는 20개의 쓰레드를 생성       threads = [Thread(target=task, args=(i,)) for i in range(20)]       # 모든 쓰레드 시작       for thread in threads:            thread.start()             # 모든 쓰레드가 종료되기까지 기다리기       for thread in threads:            thread.join()       # report that all tasks are completed       print('Done')

 

ThreadPool 의 코드 예

from multiprocessing.pool import ThreadPool # 태스크 함수  def task(value):       # 여기에 작업을 기술 ...       # ...       # 작업 끝       # 필요시 리턴값을 반환       return value if __name__ == '__main__':       # 디폴트 수의 쓰레드의 풀을 생성 -> 지정 ThreadPool(processes=10)       with ThreadPool() as pool:              # 하나의 함수에 0...999 의 파라미터를 같는 100개의 태스크를 발행              # 같은 함수에 다른 파라미터만 전달할 경우 map(함수명, 리스트(파라미터))              for result in pool.map(task, range(100)):                   # 결과를 처리                   # 결과는 0..99 의 실행순서대로 출력                   print(f'>got {result}')       # 모든 태스크가 끝남       print('Done')

# 독립적인 태스크를 호출시의 샘플 if __name__ == '__main__':      pool = ThreadPool()      # apply 를 사용 -> task 가 끝나지 전까지 호출측의 main 쓰레드는 블록이 된다.      try:           result = pool.apply(task, args=(10,))           # 리턴값 확인           print(f'Main got: {result}')      except Exception as e:           print(f'Failed with: {e}')      # with 를 사용하지 않았음으로 명시적으로 닫아줘야 함.      pool.close()

 

ThreadPoolExecutor 의 코드 예

import concurrent.futures def task(value):       # ...       return value if __name__ == '__main__':        # 쓰레드 수를 지정하는 경우 -> concurrent.futures. ThreadPoolExecutor(max_workers=10)        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as exe:               # (1) submit 을 이용한 태스크의 발행                # 혹은 future = exe.submit(task, arg1, arg2, ...) 의 형태로 단수 실행도 가능               futures = [exe.submit(task, i) for i in range(50)]               # 블록되지 않기 때문 여기에 다른 실행코드를 넣어도 됨               # 모든 태스크의 종료를 기다림                # 단수 쓰레드의 경우 result = future.result(timeout=5) 로 결과를 받음.               # 결과는 발행순서 관계없이 빨리 끝나는 대로 리턴               for future in concurrent.futures.as_completed(futures):                    print(f'>got {future.result}')                # 발생순서대로 결과값을 받고 싶을 경우는              # for future in futures:              #      print(future.result())                         # (2) (1)과 같은 작업이지만 map 을 이용하여 파라미터만 바뀌는 반복적인 태스크의 발행               for result in exe.map(task, range(50)):                    # 실행이 끝나기를 기다리고 결과를 받음                     print(f'>got {result}')               # report that all tasks are completed                    print('Done')