我不确定如何进行多线程处理，在阅读了一些 stackoverflow 的答案后，我想到了这个。 注:Python 2.7
from multiprocessing.pool import ThreadPool as Pool
pool_size=10
pool=Pool(pool_size)
for region, directory_ids in direct_dict.iteritems():
for dir in directory_ids:
try:
async_result=pool.apply_async(describe_with_directory_workspaces, (region, dir, username))
result=async_result.get()
code=result[0]
content=result[1]
except Exception as e:
print "Some error happening"
print e
if code==0:
if content:
new_content.append(content)
else:
pass
else:
return error_html(environ, start_response, content)
我在这里尝试做的是使用不同的区域和目录参数调用 describe_with_directory_workspaces 并并行运行它，以便我在新内容中快速获取数据。目前，它是串联的，这给最终用户带来了缓慢的性能。
我做的对吗？或者有更好的方法吗？我如何才能确认我正在按预期运行多线程？
请您参考如下方法:
在将所有作业排入队列之前，不要调用 async_result.get，否则一次只能运行一个作业。
尝试先对所有作业进行排队，然后在所有结果都排队后处理每个结果。像这样的东西:
results = []
for region, directory_ids in direct_dict.iteritems():
for dir in directory_ids:
result = pool.apply_async(describe_with_directory_workspaces,
(region, dir, username))
results.append(result)
for result in results:
code, content = result.get()
if code == 0:
# ...
如果您想在异步回调中处理结果，您可以向 pool.apply_async 提供一个回调参数，如文档中所述 here :
for region, directory_ids in direct_dict.iteritems():
for dir in directory_ids:
def done_callback(result):
pass # process result...
pool.apply_async(describe_with_directory_workspaces,
(region, dir, username),
done_callback)
