python multithreading等到所有线程完成

可能是在类似的情况下提出的，但是经过大约20分钟的搜索，我无法找到答案，所以我会提出。

我写了一个Python脚本（让我们说：scriptA.py）和一个脚本（让我们说scriptB.py）。

在scriptB中，我想使用不同的参数多次调用scriptA，每次运行大约需要一个小时（它是一个巨大的脚本，做了很多事情。。不用担心），并且我希望能够运行scriptA同时具有所有不同的参数，但是我需要等到所有参数都完成后才能继续；我的代码：

import subprocess

#setup
do_setup()

#run scriptA
subprocess.call(scriptA + argumentsA)
subprocess.call(scriptA + argumentsB)
subprocess.call(scriptA + argumentsC)

#finish
do_finish()

我想同时运行所有程序subprocess.call()，然后等到它们全部完成后，该怎么办？

我试图像这里的例子一样使用线程：

from threading import Thread
import subprocess

def call_script(args)
    subprocess.call(args)

#run scriptA   
t1 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsA))
t2 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsB))
t3 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsC))
t1.start()
t2.start()
t3.start()

但是我认为这是不对的。

我怎么知道他们都已经跑完了才去我家do_finish()？

您需要在脚本末尾使用object的join方法Thread。

t1 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsA))
t2 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsB))
t3 = Thread(target=call_script, args=(scriptA + argumentsC))

t1.start()
t2.start()
t3.start()

t1.join()
t2.join()
t3.join()

因此，主线程将等到t1，t2并t3完成执行。

将线程放入列表中，然后使用Join方法

 threads = []

 t = Thread(...)
 threads.append(t)

 ...repeat as often as necessary...

 # Start all threads
 for x in threads:
     x.start()

 # Wait for all of them to finish
 for x in threads:
     x.join()

在Python3中，由于使用Python 3.2，因此有一种新方法可以达到相同的结果，我个人更喜欢传统的线程创建/启动/连接程序包concurrent.futures：https : //docs.python.org/3/library/concurrent.futures .html

使用ThreadPoolExecutor代码将是：

from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
import time

def call_script(ordinal, arg):
    print('Thread', ordinal, 'argument:', arg)
    time.sleep(2)
    print('Thread', ordinal, 'Finished')

args = ['argumentsA', 'argumentsB', 'argumentsC']

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    ordinal = 1
    for arg in args:
        executor.submit(call_script, ordinal, arg)
        ordinal += 1
print('All tasks has been finished')

先前代码的输出类似于：

Thread 1 argument: argumentsA
Thread 2 argument: argumentsB
Thread 1 Finished
Thread 2 Finished
Thread 3 argument: argumentsC
Thread 3 Finished
All tasks has been finished

优点之一是，您可以控制吞吐量，设置最大并行工作器数。

我更喜欢根据输入列表使用列表理解：

inputs = [scriptA + argumentsA, scriptA + argumentsB, ...]
threads = [Thread(target=call_script, args=(i)) for i in inputs]
[t.start() for t in threads]
[t.join() for t in threads]

您可以在下面使用类似的类，从中可以添加要并行执行的n个功能或console_scripts，并开始执行并等待所有作业完成。

from multiprocessing import Process

class ProcessParallel(object):
    """
    To Process the  functions parallely

    """    
    def __init__(self, *jobs):
        """
        """
        self.jobs = jobs
        self.processes = []

    def fork_processes(self):
        """
        Creates the process objects for given function deligates
        """
        for job in self.jobs:
            proc  = Process(target=job)
            self.processes.append(proc)

    def start_all(self):
        """
        Starts the functions process all together.
        """
        for proc in self.processes:
            proc.start()

    def join_all(self):
        """
        Waits untill all the functions executed.
        """
        for proc in self.processes:
            proc.join()


def two_sum(a=2, b=2):
    return a + b

def multiply(a=2, b=2):
    return a * b


#How to run:
if __name__ == '__main__':
    #note: two_sum, multiply can be replace with any python console scripts which
    #you wanted to run parallel..
    procs =  ProcessParallel(two_sum, multiply)
    #Add all the process in list
    procs.fork_processes()
    #starts  process execution 
    procs.start_all()
    #wait until all the process got executed
    procs.join_all()

从threading 模块文档

有一个“主线程”对象；这对应于Python程序中的初始控制线程。它不是守护程序线程。

有可能会创建“虚拟线程对象”。这些是与“外来线程”相对应的线程对象，“外来线程”是在线程模块外部启动的控制线程，例如直接从C代码启动的线程。虚拟线程对象的功能有限。它们始终被认为是活动的和守护程序的，不能被join()编辑。它们永远不会被删除，因为不可能检测到外来线程的终止。

因此，要在不希望保留所创建线程的列表的情况下捕获这两种情况：

import threading as thrd


def alter_data(data, index):
    data[index] *= 2


data = [0, 2, 6, 20]

for i, value in enumerate(data):
    thrd.Thread(target=alter_data, args=[data, i]).start()

for thread in thrd.enumerate():
    if thread.daemon:
        continue
    try:
        thread.join()
    except RuntimeError as err:
        if 'cannot join current thread' in err.args[0]:
            # catchs main thread
            continue
        else:
            raise

于是：

>>> print(data)
[0, 4, 12, 40]

也许像

for t in threading.enumerate():
    if t.daemon:
        t.join()

我遇到了同样的问题，我需要等待使用for循环创建的所有线程。我只是尝试了以下代码段，它可能不是完美的解决方案，但我认为这将是一个简单的解决方案去测试：

for t in threading.enumerate():
    try:
        t.join()
    except RuntimeError as err:
        if 'cannot join current thread' in err:
            continue
        else:
            raise