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今後の呼び出しを行い、Pythonが完了するまで待つ方法は？

ユーザー名のリストがある次のコードがあり、Net User \domain | find somegroupを使用して、ユーザーが特定のWindowsユーザーグループに属しているかどうかを確認します。

問題は、ユーザー名ごとに約8つのユーザーグループに対してそのコマンドを実行すると、処理が遅くなることです。これらの呼び出しをフューチャーと個別のスレッド（それがより速くなる場合）を使用して送信したいと思います。

最後に他のことをする前に待たなければならない。 Pythonでそれを行うにはどうすればよいですか？

for one_username in user_list:
    response = requests.get(somecontent)

    bs_parsed = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    find_all2 = bs_parsed.find("div", {"class": "QuickLinks"})
    name = re.sub("\s\s+", ' ', find_all2.find("td", text="Name").find_next_sibling("td").text)

    find_all = bs_parsed.find_all("div", {"class": "visible"})
    all_perms = ""
    d.setdefault(one_username + " (" + name + ")", [])
    for value in find_all:
        test = value.find("a", {"onmouseover": True})
        if test is not None:
            if "MyAppID" in test.text:
                d[one_username + " (" + name + ")"].append(test.text)

    for group in groups:
        try:
            d[one_username + " (" + name + ")"].append(check_output("Net User /domain " + one_username + "| find \"" + group + "\"", Shell=True, stderr=subprocess.STDOUT).strip().decode("utf-8"))
        except Exception:
            pass
pythonpython-3.xfuture
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orange

（現在、この回答はコードによるHTML解析を無視します...このアプローチがNet User呼び出しをキューに入れる方法と同じように、それをプールにキューイングできます）

まず、Tupleの(user, group)を受け取り、必要な情報を返す関数を定義します。

# 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)

multiprocessing.dummy.Pool を使用して、これをスレッドプールで実行できます。

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は(user, group, data)タプルのリストであり、必要に応じて処理できます。

注：プラットフォームの違いにより、このコードは現在テストされていません

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donkopotamus

python 3では、より単純で便利な解決策はconcurrent.futures。

concurrent.futuresモジュールは、非同期に実行可能な呼び出し可能オブジェクトのための高レベルのインターフェースを提供します。 参照...

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)))

max_workersここでは、スレッドの最大数を意味します。

この例の由来である here を参照してください。

編集：

別のスレッドで各チェックを行う必要がある場合：

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))

@donkopotamusに触発されて、itertools.productを使用して、すべてのターゲットを生成できます。

例外を処理する必要がない場合は、はるかに簡単です。

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)
3
Roll

プロデューサーの消費者問題 のようです。

メインスレッドはタスクを生成するはずです

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()
1
napuzba