线程池
简单线程池
import queue
import threading
import timeclass ThreadPool(object): #创建线程池类 def __init__(self, max_num=20): #创建一个最大长度为20的队列
self.queue = queue.Queue(max_num) #创建一个队列
for i in range(max_num): #循环把线程对象加入到队列中
self.queue.put(threading.Thread) #把线程的类名放进去，执行完这个Queue def get_thread(self): #定义方法从队列里获取线程
return self.queue.get() #在队列中获取值 def add_thread(self): #线程执行完任务后，在队列里添加线程
self.queue.put(threading.Thread)def func(pool,a1):
time.sleep(1)
print(a1)
pool.add_thread() #线程执行完任务后，队列里再加一个线程p = ThreadPool(10) #执行init方法； 一次最多执行10个线程for i in range(100):
thread = p.get_thread() #线程池10个线程，每一次循环拿走一个拿到类名，没有就等待
t = thread(target=func, args=(p, i,)) #创建线程； 线程执行func函数的这个任务；args是给函数传入参数
t.start() #激活线程
复杂线程池
线程池要点：
1，创建线程池时，是在需要执行线程的时候创建线程，而不是创建好最大队列等待执行
2，创建一个回调函数，检查出剩余队列的任务，当线程执行完函数的时候通知线程池，
3，使用线程池时让其循环获取任务，并执行
4，线程池，让其自行的去激活线程，执行完成后，关闭退出
import queue
import threading
import time
import contextlibStopEvent = object()class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num):
self.q = queue.Queue() # 最多创建的线程数（线程池最大容量）
self.max_num = max_num self.terminal = False #如果为True 终止所有线程，不在获取新任务
self.generate_list = [] # 真实创建的线程列表
self.free_list = []# 空闲线程数量 def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
""" if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread() #创建线程
w = (func, args, callback,) #把参数封装成元祖
self.q.put(w) #添加到任务队列 def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start() def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread # 获取当前线程
self.generate_list.append(current_thread) #添加到已经创建的线程里 event = self.q.get() # 取任务并执行
while event != StopEvent: # 是元组=》是任务；如果不为停止信号 执行任务 func, arguments, callback = event #解开任务包； 分别取出值
try:
result = func(*arguments) #运行函数，把结果赋值给result
status = True #运行结果是否正常
except Exception as e:
status = False #表示运行不正常
result = e #结果为错误信息 if callback is not None: #是否存在回调函数
try:
callback(status, result) #执行回调函数
except Exception as e:
pass if self.terminal: # 默认为False，如果调用terminal方法
event = StopEvent #等于全局变量，表示停止信号
else:
# self.free_list.append(current_thread) #执行完毕任务，添加到闲置列表
# event = self.q.get() #获取任务
# self.free_list.remove(current_thread) # 获取到任务之后，从闲置列表中删除；不是元组，就不是任务
with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
event = self.q.get() else:
self.generate_list.remove(current_thread) #如果收到终止信号，就从已经创建的线程列表中删除 def close(self): #终止线程
num = len(self.generate_list) #获取总共创建的线程数
while num:
self.q.put(StopEvent) #添加停止信号，有多少线程添加多少表示终止的信号
num -= 1 def terminate(self): #终止线程（清空队列） self.terminal = True #把默认的False更改成True while self.generate_list: #如果有已经创建线程存活
self.q.put(StopEvent) #有几个线程就发几个终止信号
self.q.empty() #清空队列 @contextlib.contextmanager
def worker_state(self, state_list, worker_thread):
state_list.append(worker_thread)
try:
yield
finally:
state_list.remove(worker_thread)def work(i):
print(i)pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
pool.run(func=work, args=(item,))
# 将任务放在队列中
# 着手开始处理任务
# - 创建线程
# - 有空闲线程，择不再创建线程
# - 不能高于线程池的限制
# - 根据任务个数判断
# - 线程去队列中取任务pool.terminate()
详细参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4839959.html
