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"""
Section 1
Multithreading - Thread(3) - ThreadPoolExecutor
Keyword - Many Threads, concurrent.futures, (xxx)PoolExcutor

"""
"""

그룹스레드
(1).Python 3.2 이상 표준 라이브러리 사용
(2).concurrent.futures
(3).with사용으로 생성, 소멸 라이프사이클 관리 용이
(4).디버깅하기가 난해함(단점)
(5).대기중인 작업 -> Queue -> 완료 상태 조사 -> 결과 또는 예외 -> 단일화(캡슐화)

"""
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 스레드 실행 함수
def task(name):
    logging.info("Sub-Thread %s: starting", name)

    result = 0
    for i in range(10001):
        result = result + i

    logging.info("Sub-Thread %s: finishing result: %d", name, result)

    # return 1


# 메인 영역
def main():
    # Logging format 설정
    format = "%(asctime)s: %(message)s"
    logging.basicConfig(format=format, level=logging.INFO, datefmt="%H:%M:%S")

    logging.info("Main-Thread : before creating and running thread")

    # 실행 방법1
    # max_workers : 작업의 개수가 남어가면 직접 설정이 유리
    # executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
    
    # task1 = executor.submit(task, ('First',))
    # task2 = executor.submit(task, ('Second',))

    # 결과 값 있을 경우
    # print(task1.result())
    # print(task2.result())

    

    # 실행 방법2
    # with context 구문 사용

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        tasks = executor.map(task, ['First', 'Second'])
        
        # 결과 확인
        # print(list(tasks))

    logging.info("Main-Thread : all done")

if __name__ == '__main__':
    main()