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python线程池threadpool实现篇

  • Post category:Python

我来给您详细讲解一下如何使用 python 的线程池库 ThreadPool 来进行多线程编程。

前置知识：线程池

在进行多线程编程时，每次创建一个线程的开销是很大的，而维护大量的线程不仅会耗费很多系统资源，也会对程序的性能造成较大的影响。而线程池因为能够将多个任务分配到同一组线程中来执行，减少线程的创建和销毁次数，因此被认为是一种较好的多线程编程实践方法。

线程池的核心思想是缓存一定数量的线程，并根据需要动态创建或销毁线程。线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是等待下一个任务的到来。这样可以减轻因线程创建和销毁造成的性能消耗。而线程池内执行的任务可以是多个，由线程池进行调度执行。

Python 实现线程池的库：ThreadPool

Python语言提供了很多线程池的库，本篇攻略将会介绍其中一个常用的线程池库——ThreadPool。

ThreadPool是Python 中的一个第三方库，它通过多线程的方式来提高程序的效率。具体而言，该库实现了一个可复用的线程池，可以让程序快速地获取已创建好的线程，而不是每次需要时再重新创建，大大减少了线程的创建及销毁所带来的执行路径以及资源管理的开销。通过使用ThreadPool，我们可以快速地实现并发编程，而不必担心线程的管理问题。

ThreadPool 的安装

可以使用 pip 来安装 ThreadPool：

pip install ThreadPool

ThreadPool 的使用

简单示例

下面的代码示例是一个使用 ThreadPool 模块的线程池，其中 processUrl(url) 函数用于模拟一个网络任务，将 url 所代表的网页下载到本地：

import ThreadPool
import urllib.request

def processUrl(url):
    response = urllib.request.urlopen(url)
    pageData = response.read()
    with open('./test.html', 'wb') as f:
        f.write(pageData)

if __name__ == "__main__":
    pool = ThreadPool(3)
    urls = ['http://www.baidu.com', 'http://www.taobao.com', 'http://www.jd.com']
    results = pool.map(processUrl, urls)
    pool.close()
    pool.join()

在这个示例中，我们创建了一个大小为3的线程池，使用 urllib.request 模块下载3个网页。

实际应用场景示例

下面的代码示例更加复杂一些，介绍了如何使用 ThreadPool 调用多个异步耗时任务并防止阻塞主线程。假设我们有两个功能，一个进行网络请求，一个进行文件读取，我们需要把它们放到线程池中处理，以提高效率：

import ThreadPool
import time
import requests

def crawl(url):
    time.sleep(1)
    return requests.get(url).status_code

def read_file(filepath):
    with open(filepath, 'r') as f:
        time.sleep(1)
        return f.readlines()[:5]

if __name__ == "__main__":
    pool = ThreadPool(2)
    urls = ['https://www.baidu.com', 'https://www.taobao.com', 'https://www.jd.com']
    files = ['./test/data1.txt', './test/data2.txt']
    results = []
    for url in urls:
        ret = pool.apply_async(crawl, [url])
        results.append(ret)
    for filepath in files:
        ret = pool.apply_async(read_file, [filepath])
        results.append(ret)
    pool.close()
    pool.join()
    # 打印每个任务的返回结果
    for r in results:
        print(r.get())

在这个示例中，我们创建了一个大小为2的线程池，异步执行了两个任务，分别是网络请求和文件读取，打印出每个任务的返回结果。

总结

通过本攻略，我们了解了 Python 中线程池库 ThreadPool 的安装及使用方法，并提供了两个简单的应用实例，希望可以为大家提供帮助。当然，线程池的使用还存在一些需要注意的问题，例如线程池过大会占用过多资源，其中的线程也可能会出现饥饿现象等。因此，在实际使用时需要根据具体情况进行权衡。

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