Как сделать будущие звонки и подождать до завершения с Python?

Ответ 1

(Этот ответ в настоящее время игнорирует HTML-анализ вашего кода... вы можете поставить очередь в пул идентично тому, как этот подход останавливает вызовы net user)

Сначала давайте определим функцию, которая принимает tuple из (user, group) и возвращает требуемую информацию.

# a function that calls net user to find info on a (user, group)
def get_group_info(usr_grp):
    # unpack the arguments
    usr, grp = usr_grp

    try:
        return (usr, grp, 
                check_output(
                    "net user /domain " + usr + "| find \"" + grp + "\"", 
                    shell=True, 
                    stderr=subprocess.STDOUT
                    ).strip().decode("utf-8")))
    except Exception:
        return (usr, grp, None)

Теперь мы можем запустить это в пуле потоков, используя multiprocessing.dummy.Pool

from multiprocessing.dummy import Pool
import itertools

# create a pool with four worker threads
pool = Pool(4)

# run get_group_info for every user, group
async_result = pool.map_async(get_group_info, itertools.product(user_list, groups))

# now do some other work we care about
...

# and then wait on our results
results = async_result.get()

results - это список кортежей (user, group, data) и может обрабатываться по вашему желанию.

Примечание: Этот код в настоящее время не проверен из-за различий в платформах

Ответ 2

Кажется, что проблема производителя.

Основной поток должен генерировать задачи

class Task:
    def Task(self,user,group)
        self.user  = user
        self.group = group
    def run(self):
        pass # call command with self.user and self.group and process results

twp = TaskWorkerPool(4)
for group in groups:
    twp.add( Task(user,group) )
twp.wait()

Ответ 3

В python 3 более простым и удобным решением является использование concurrent.futures.

Модуль concurrent.futures предоставляет высокоуровневый интерфейс для асинхронного выполнения вызовов. Ссылка...

import concurrent.futures


# Get a list containing all groups of a user
def get_groups(username):
    # Do the request and check here
    # And return the groups of current user with a list
    return list()

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # Mark each future with its groups
    future_to_groups = {executor.submit(get_groups, user): user
                        for user in user_list}

    # Now it comes to the result of each user
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_groups):
        user = future_to_groups[future]
        try:
            # Receive the returned result of current user
            groups = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (user, exc))
        else:
            # Here you do anything you need on `groups`
            # Output or collect them
            print('%r is in %d groups' % (user, len(groups)))

Обратите внимание, что max_workers здесь означает максимальное количество потоков.

Смотрите здесь, откуда этот пример.

ИЗМЕНИТЬ:

Если вам нужно выполнить каждую проверку в отдельном потоке:

import concurrent.futures


# Check if a `user` is in a `group`
def check(user, group):
    # Do the check here
    # And return True if user is in this group, False if not
    return True

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # Mark each future with its user and group
    future_to_checks = {executor.submit(check, user, group): (user, group)
                        for user in user_list for group in group_list}

    # Now it comes to the result of each check
    # The try-except-else clause is omitted here
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_checks):
        user, group = future_to_checks[future]
        in_group = future.result()
        if in_group is True:
            print('%r is in %r' % (user, group))

Вдохновленный @donkopotamus, itertools.product можно использовать здесь для создания всех целей.

И если вам не нужно обрабатывать исключения, это было бы намного проще:

import concurrent.futures
from itertools import product
from collections import defaultdict


def check(target):
    user, group = target
    return True

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = defaultdict(list)
    targets = list(product(user_list, group_list))
    for (user, group), in_group in zip(targets, executor.map(check, targets)):
        if in_group is True:
            results[user].append(group)

    print(results)