# 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
## 1. 线程池的创建
### 使用内置模块
在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好,由于在切换线程的时候,需要切换上下文环境,依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题,线程池的概念被提出来了。预先创建好一个合理数量的线程池,让过来的任务立刻能够使用,就形成了线程池。
在Python3中,创建线程池是通过`concurrent.futures`函数库中的`ThreadPoolExecutor`类来实现的。
```python
import time
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def target():
for i in range(5):
print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
time.sleep(1)
# 创建一个最大容纳数量为5的线程池
pool = ThreadPoolExecutor(5)
for i in range(10):
# 往线程池上塞任务
pool.submit(target)
```
创建线程池还可以使用更优雅的方式,就是使用上下文管理器
```python
with ThreadPoolExecutor(5) as pool:
for i in range(100):
pool.submit(target)
```
直接运行代码,从输出可以看出,前面我们设置线程池最大线程数,会保证“同时”仅有五个线程在工作。
```python
running thread-123145483767808:0
running thread-123145489022976:0
running thread-123145494278144:0
running thread-123145499533312:0
running thread-123145504788480:0
running thread-123145483767808:1
running thread-123145489022976:1
running thread-123145499533312:1
running thread-123145494278144:1
running thread-123145504788480:1
running thread-123145489022976:2
running thread-123145499533312:2
running thread-123145483767808:2
running thread-123145504788480:2
running thread-123145494278144:2
....
```
示例完毕,来说明一下:
1. 使用 with 语句 ,通过 ThreadPoolExecutor 构造实例,同时传入 max_workers 参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。
2. 使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意 submit() 不是阻塞的,而是立即返回。
3. 通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出,提交任务后立即判断任务状态,显示四个任务都未完成。在延时2.5后,task1 和 task2 执行完毕,task3 仍在执行中。
4. 使用 result() 方法可以获取任务的返回值。
### 自定义线程池
除了使用上述第三方模块的方法之外,我们还可以自己结合前面所学的消息队列来自定义线程池。
这里我们就使用queue来实现一个上面同样效果的例子,大家感受一下。
```python
import time
import threading
from queue import Queue
def target(queue):
while True:
task = queue.get()
if task == "stop":
queue.task_done()
break
task()
queue.task_done()
def do_task():
for i in range(5):
print('running thread-{}:{}'.format(threading.get_ident(), i))
time.sleep(1)
class MyQueue(Queue):
def close(self):
for i in range(self.maxsize):
self.put("stop")
def custome_pool(task_func, max_workers):
queue = MyQueue(max_workers)
for n in range(max_workers):
t = threading.Thread(target=task_func, args=(queue,))
t.daemon = True
t.start()
return queue
pool = custome_pool(task_func=target, max_workers=5)
for i in range(10):
pool.put(do_task)
pool.close()
pool.join()
```
输出是和上面是完全一样的效果
```python
running thread-123145469886464:0
running thread-123145475141632:0
running thread-123145485651968:0
running thread-123145490907136:0
running thread-123145480396800:0
running thread-123145469886464:1
running thread-123145480396800:1
running thread-123145475141632:1
running thread-123145490907136:1
running thread-123145485651968:1
...
```
构建线程池的方法,是可以很灵活的,大家有空可以自己多研究。但是建议只要掌握一种自己熟悉的,能快速上手的就好了。
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
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- 3.4 【基础】集合
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- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
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- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
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- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
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- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
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- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
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- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
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- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
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