better_way_59.py

""" 앞선 예제들에서는 다음과 같은 문제들이 있었다.
1. 스레드에서 발생한 예외를 잡아내기가 어려워 디버깅이 어렵다. (better way 57)
   혹은 스레드 내에서 발생한 예외를 프로그래머가 한번 더 명시적으로 처리해야 한다. (better way 58)
2. 스레드 생성은 무거운데, 너무 많이 생성한다. (better way 57)
   스레드 생성량을 제한하고 큐를 사용하자니 논리가 복잡해진다. (better way 58)
3. 싱글 스레드 구현을 재사용하기 어렵다. (better way 58)
하지만 `ThreadPoolExecutor` 을 사용하면 이러한 문제들을 쉽게 해결할 수 있다.
1. 스레드 풀을 생성할 때 최대 동시작업 스레드 수를 정해 두기 때문에 메모리 고갈 문제가 없다.
2. 스레드가 필요한 시점에 만들고 실행하는 것이 아니라, 미리 만들어 두고 꺼내 써 오버헤드가 없다.
3. 스레드에서 발생한 예외를 `future.result` 메서드 호출 시 함께 전파한다.
4. 구현이 복잡하지 않아 싱글스레드 구현을 재사용하기 용이하다.
"""

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

from better_way_56 import step_cell, ALIVE
from better_way_57 import LockingGrid

from utils import colorprint


def simulate_pool(
    pool: ThreadPoolExecutor,
    grid: LockingGrid
):
    h, w = grid.height, grid.width
    next_grid = LockingGrid(width=w, height=h)

    futures = []
    for y in range(h):
        for x in range(w):
            args = (y, x, grid.get, next_grid.set)
            # pool 에는 동시에 실행될 수 있는 최대 작업자(스레드) 수가
            # 정해져 있기 때문에, 풀에 남은 작업자가 없는 경우 대기한다.
            future = pool.submit(step_cell, *args)
            futures.append(future)

    for future in futures:
        # Future 클래스 인스턴스의 result 메서드는
        # 쓰레드 실행 중 나타난 예외도 모두 전파시켜준다.
        # 확인하고 싶으면 better_way_56.py 의 `io_error`
        # 파라미터를 `True`로 만들어 보자.
        future.result()

    return next_grid


if __name__ == '__main__':
    grid = LockingGrid(width=10, height=5)
    grid.set(0, 3, ALIVE)
    grid.set(1, 4, ALIVE)
    grid.set(2, 2, ALIVE)
    grid.set(2, 3, ALIVE)
    grid.set(2, 4, ALIVE)

    colorprint('게임 시작')

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool:
        for i in range(5):
            grid = simulate_pool(pool, grid)
            print('..')
            print(grid)