用python创建线程池

面向对象开发中，大家知道创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。无节制的创建和销毁线程是一种极大的浪费。那我们可不可以把执行完任务的线程不销毁而重复利用呢？仿佛就是把这些线程放进一个池子，一方面我们可以控制同时工作的线程数量，一方面也避免了创建和销毁产生的开销。

线程在官方文档没有明确说明，但是是在multiprocessing 中给出了定义

from multiprocessing.pool import ThreadPool
import threading,time
pool = ThreadPool(3);#定义一个线程池，线程池中有3个线程，等待调用
def double(n):
    t = threading.currentThread()
    time.sleep(1)
    print('当前进程名：{},计算结果为{}'.format(t.name,n*2))
pool.map(double,range(5));

打印结果：

当前进程名：Thread-110,计算结果为2

当前进程名：Thread-112,计算结果为0

当前进程名：Thread-111,计算结果为4

当前进程名：Thread-110,计算结果为6
当前进程名：Thread-112,计算结果为8

下面我们自定义一个线程：

import threading, queue,time

def double(n):
    return 2*n

class MyThread(threading.Thread):#自定义一个进程类
    def __init__(self,queue):
        super(MyThread,self).__init__()##先继续父类所有的属性
        self._queue = queue# 用来存储傻
        self.daemon = True# 进程必须是守护进程（进程完成后不会死掉）
        self.start()#进程是要启动状态
    def run(self):#重定义run函数
        while 1:
            f,args,kargs = self._queue.get()#f为函数，其它为参数
            try:
                print('using {}'.format(self._name))#打印进程名
                print(f(*args,**kargs))
            except Exception as e:
                print(e)
            self._queue.task_done() ## 任务完成，

class ThreadPool():##定义一俱个线程池
    def __init__(self,size):
        self._queue =queue.Queue(size)
        for _ in range(size):#在进程池生成进程
            MyThread(self._queue)
    def add_task(self,f,*args,**kargs):
        self._queue.put((f, args, kargs))#给进程执行任务
    def wail_complete(self):
        self._queue.join()#阻碍进程到其它进程全部完成

pool = ThreadPool(5)
for i in range(10):#给线程池中加了10个任务
    pool.add_task(double,i)
    time.sleep(0.5)
pool.wail_complete()

执行结果：

using Thread-121
0
using Thread-122
2
using Thread-123
4
using Thread-124
6
using Thread-125
8
using Thread-121
10
using Thread-122
12
using Thread-123
14
using Thread-124
16
using Thread-125
18

结果分析：十个任务，用的始终是进程池中的五个进程

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