Python中如何进行线程池编程？代码举例讲解

线程池是Python中进行并发编程的一种重要方式。线程池可以有效地管理线程资源,满足一定的并行执行任务。

使用线程池的好处是:

1. 重用线程,避免反复创建和销毁线程的开销。
2. 有限制地创建线程,防止创建过多线程消耗系统资源。
3. 可以同时执行多个任务,提高程序响应。

Python中主要有两种方式实现线程池:

1. 使用multiprocessing模块的Pool类:

• 实现简单的线程池功能,可以执行函数或自定义callable对象。
• 用法:

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:  # 设置线程池中线程数量为5
        results = p.map(func, [1, 2, 3])
    print(results)   # [1, 4, 9]

2. 使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor类:

• 实现更丰富的线程池功能,可以执行任意可调用对象,支持Future对象进行结果获取。
• 用法:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def func(x):
    time.sleep(2)
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        results = executor.map(func, [1, 2, 3])
    for result in results:
        print(result)  # Prints [1, 4, 9] after waiting

在上例中:

• 两个线程池类都可以设置线程数量,重用线程执行任务。
• p.map()和executor.map()方法可以将参数列表中的任务分配给线程池执行。
• results可以获取执行结果,实现并行计算。