concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 使用 Queue

时间: 2025-06-20 11:34:58 浏览: 9
### 在 ThreadPoolExecutor 中结合 Queue 模块实现线程间通信 #### 1. ThreadPoolExecutor 的基本特性 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 是 Python 标准库中用于管理线程池的工具,可以简化多线程编程[^3]。它通过提供 `submit()` 方法来提交任务,并返回一个 `Future` 对象以跟踪任务状态。 #### 2. Queue 模块的作用 `Queue` 模块提供了线程安全的队列实现,适用于在生产者-消费者模式中进行线程间通信。它可以确保多个线程安全地共享数据,而无需手动管理锁机制[^1]。 #### 3. 结合使用示例 以下是一个将 `ThreadPoolExecutor` 和 `Queue` 模块结合使用的示例代码: ```python import queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 创建一个队列 q = queue.Queue() # 定义生产者函数 def producer(): for i in range(5): print(f"生产者放入 {i}") q.put(i) time.sleep(0.5) print("生产者完成") # 定义消费者函数 def consumer(item): print(f"消费者取出 {item}") time.sleep(1) # 主程序逻辑 if __name__ == "__main__": # 启动生产者线程 threading.Thread(target=producer, daemon=True).start() # 使用 ThreadPoolExecutor 处理消费者任务 with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: while True: try: # 从队列中获取项目 item = q.get(timeout=2) # 提交任务给线程池 executor.submit(consumer, item) q.task_done() except queue.Empty: # 如果队列为空且生产者已完成,则退出循环 if not threading.active_count() > 1: break print("所有任务完成") ``` #### 4. 关键点解析 - **生产者与消费者的分离**:生产者负责生成数据并将其放入队列,消费者则从队列中取出数据并处理。这种分离有助于提高代码的可维护性和扩展性。 - **线程池的优势**:通过 `ThreadPoolExecutor` 管理消费者线程,可以动态调整线程数量以适应不同的负载需求。 - **超时处理**:在主程序中使用 `queue.get(timeout)` 方法,避免因队列为空而导致的无限阻塞[^2]。 - **任务完成标志**:调用 `q.task_done()` 表示队列中的一个任务已被处理完毕,配合 `q.join()` 可以确保所有任务都已处理完成[^1]。 #### 5. 注意事项 - 确保队列大小合理设置,以防止内存消耗过多或生产者被阻塞。 - 在高并发场景下,适当调整线程池的 `max_workers` 参数以优化性能[^3]。 - 如果需要终止消费者线程,可以在队列中放入特殊的终止信号(如 `None`),并在检测到该信号时停止处理任务。
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import concurrent.futures from threading import Lock from collections import defaultdict, deque def execute_graph_optimized(nodes): node_status = {name: "pending" for name in nodes} dependencies = {name: set(nodes[name]["from"]) for name in nodes} reverse_map = defaultdict(list) ready_queue = deque() lock = Lock() # 保证线程安全 # 构建反向映射 for name, data in nodes.items(): for dep in data["from"]: reverse_map[dep].append(name) # 初始化就绪队列 with lock: for name in nodes: if not dependencies[name]: ready_queue.append(name) def on_completion(node, future): # 更新节点状态 with lock: try: success = future.result() node_status[node] = "success" if success else "failed" except: node_status[node] = "failed" # 更新后续节点依赖 for successor in reverse_map[node]: dependencies[successor].discard(node) # 检查是否满足执行条件 if not dependencies[successor] and node_status[successor] == "pending": ready_queue.append(successor) executor.submit(process_queue) def process_queue(): while True: with lock: if not ready_queue: return current_node = ready_queue.popleft() if node_status[current_node] != "pending": continue # 提交任务执行 future = executor.submit( execute_node, current_node, nodes[current_node]["param"], nodes[current_node]["service_name"] ) future.add_done_callback(lambda f, n=current_node: on_completion(n, f)) # 使用无界线程池(根据实际情况调整) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: # 初始触发 executor.submit(process_queue)这段代码中 execute_node 没有定义

@app.task(ignore_result=True) def run_work_flow(global_data, node, task_obj): """工作流任务执行函数""" try: init_node_state(node) node_status = {front_id: node[front_id]['node_state'] for front_id in node} dependencies = {front_id: set(node[front_id]["from"]) for front_id in node} reverse_map = defaultdict(list) ready_queue = deque() lock = Lock() for front_id, data in node.items(): for dep in data["from"]: reverse_map[dep].append(front_id) with lock: for front_id in node: if not dependencies[front_id]: ready_queue.append(front_id) def on_completion(c_front_id, future): with lock: try: success = future.result() if success: node_status[c_front_id] = TaskNodeState.FINISHED.name else: node_status[c_front_id] = TaskNodeState.FAILED.name except: node_status[c_front_id] = TaskNodeState.FAILED.name for successor in reverse_map[c_front_id]: dependencies[successor].discard(c_front_id) if not dependencies[successor] and node_status[successor] == TaskNodeState.READY.name: ready_queue.append(successor) executor.submit(process_queue) def process_queue(): while True: with lock: if not ready_queue: return current_front_id = ready_queue.popleft() if node_status[current_front_id] != TaskNodeState.READY.name: continue current_service_name = node[current_front_id]["service_name"] future = executor.submit(SERVICE_DICT[current_service_name], node[current_front_id]) future.add_done_callback(lambda f, n=current_front_id: on_completion(n, f)) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor: executor.submit(process_queue) except Exception as e: pass 我想去除掉 start 和 end 结点,这两个结点在其他结点执行前和执行后变为完成状态,

from netfilterqueue import NetfilterQueue from scapy.all import IP, TCP, send, conf import subprocess import logging import threading from queue import Queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 数据包队列 packets_queue = Queue() # 使用线程安全的队列 queue_length = 5 # 队列长度阈值 packet_send_queue = Queue() # 使用线程安全的队列 # 线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 设置线程池大小 # 定义数据包处理函数 def process_packet(packet): print(f"拦截到一个数据包,大小:{len(packet.get_payload())}") scapy_packet = IP(packet.get_payload()) # 将数据包转换为 Scapy 对象 packets_queue.put(scapy_packet) packet.drop() # 丢弃拦截的数据包 # 处理队列中的数据包 def handle_packet_queue(): global queue_length while True: if not packets_queue.empty(): scapy_packet = packets_queue.get() # 在这里可以对 scapy_packet 进行进一步的处理 # 检查 TCP 标志 if scapy_packet.haslayer(TCP): tcp_flags = scapy_packet[TCP].flags if tcp_flags & 0x02: # SYN 标志为 1 logging.debug("SYN 标志为 1,正常发送数据包") send(scapy_packet, verbose=False) elif tcp_flags & 0x01: # FIN 标志为 1 logging.debug("FIN 标志为 1,正常发送数据包") send(scapy_packet, verbose=False) else: # 将数据包存入线程安全的队列 packet_send_queue.put(scapy_packet) # 如果队列已满队列长度阈值个数据包,则发送 if packet_send_queue.qsize() >= queue_length: send_packets() else: send(scapy_packet, verbose=False) # 按 TCP 序列号正序发送数据包 def send_packets(): logging.debug("开始发送数据包队列中的数据包") try: # 从队列中获取所有数据包 packets = [] while not packet_send_queue.empty(): packets.append(packet_send_queue.get()) # 按 TCP 序列号排序 packets.sort(key=lambda pkt: pkt[TCP].seq) # 依次发送数据包 for packet in packets: send(packet, verbose=False) except Exception as e: logging.error(f"Error sending packets: {e}") # 设置 iptables 规则 def setup_iptables(port, queue_num): logging.debug(f"设置 iptables 规则,将端口 {port} 的数据包转发到队列 {queue_num}...") try: subprocess.run([ "sudo", "iptables", "-I", "OUTPUT", "-p", "tcp", "--sport", str(port), "-j", "NFQUEUE", "--queue-num", str(queue_num) ], check=True) except subprocess.CalledProcessError as e: logging.error(f"Error setting iptables rules: {e}") # 清理 iptables 规则 def cleanup_iptables(): logging.debug("清理 iptables 规则...") try: subprocess.run(["sudo", "iptables", "-F"], check=True) except subprocess.CalledProcessError as e: logging.error(f"Error cleaning up iptables rules: {e}") # 主函数 def main(): port = 8080 # 监听的端口 queue_num = 0 # NetfilterQueue 队列编号 # 设置默认接口 conf.iface = "ens33" # 设置 iptables 规则 setup_iptables(port, queue_num) # 显式启动处理线程 threading.Thread(target=handle_packet_queue, daemon=True).start() # 创建 NetfilterQueue 对象并绑定到队列编号 nfqueue = NetfilterQueue() nfqueue.bind(queue_num, process_packet) logging.debug(f"开始监听端口 {port} 的数据包...") # 启动线程池处理队列中的数据包 executor.submit(handle_packet_queue) try: nfqueue.run() except KeyboardInterrupt: logging.debug("停止监听...") except Exception as e: logging.error(f"Error in NetfilterQueue: {e}") finally: nfqueue.unbind() cleanup_iptables() if __name__ == "__main__": main()

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