python线程池如何使用

让我来为您介绍如何使用 Python 线程池。

什么是线程池

线程池是一种预先分配了一组线程的技术，可用于执行许多异步操作，从而不必每次都创建新的线程，这节省了时间和资源。

Python中的线程池

Python标准库中提供了 concurrent.futures 模块，该模块有两个类：ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor。它们分别代表线程池和进程池。

在本文中，我们将重点关注 ThreadPoolExecutor。

如何使用线程池

使用线程池需要遵循以下几个步骤：

导入ThreadPoolExecutor

导入 ThreadPoolExecutor 类，该类表示线程池。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

创建ThreadPoolExecutor

创建 ThreadPoolExecutor 类的实例。

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers = 10)

max_workers 参数指定线程池的大小，即线程池中拥有线程的数量。这里我们选择了10个线程。

使用submit方法提交任务

使用 submit 方法提交要运行的函数或方法的参数，该方法会返回一个 Future 对象。

def myfunc(a, b):
  return a + b

future = executor.submit(myfunc, 5, 4)

在这个例子中，我们定义了一个函数 myfunc，该函数将两个数字相加。我们使用 submit 方法将参数 5 和 4 提交给这个函数。

获取返回结果

Future 对象将作为任务的句柄返回给我们。我们可以使用 result() 方法来等待任务的完成，并返回结果。

result = future.result()
print(result)

在这个例子中，我们打印出任务的结果，即参数 5 和 4 的和。

关闭threadPoolExecutor

使用完线程池后，我们要关闭它，释放所有的线程。

executor.shutdown(wait=True)

如果将 wait 参数设置为 True，线程池将等待所有任务完成后再关闭。

示例

下面是一个更完整的例子。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests

def download_url(url):
  response = requests.get(url, stream=True)
  content_length = response.headers.get('Content-Length')

  with open(url.split('/')[-1], 'wb') as f:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):
      if chunk:
        f.write(chunk)

  return "Download of '{}' completed.".format(url)

def main():
  urls = [
    'https://www.python.org/static/community_logos/python-logo-master-v3-TM.png',
    'https://www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_272x92dp.png',
    'https://www.bing.com/th?id=OIP.WnluxcELJ0VxkSx_XhGtbAHaEK&w=266&h=160&c=7&o=5&pid=1.7'
  ]

  with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = [executor.submit(download_url, url) for url in urls]
    for future in futures:
      result = future.result()
      print(result)

if __name__ == '__main__':
  main()

在这个例子中，我们定义了一个函数 download_url，该函数使用 requests 库下载指定 URL 的内容，并将其保存到本地文件。我们还定义了一个 main 函数，该函数将三个 URL 存储在 urls 列表中，使用 ThreadPoolExecutor 创建一个大小为3的线程池，并运行 download_url 函数来下载每个 URL 的内容。最后，我们使用 result 方法获取每个 Future 的结果并打印。

希望这个完整攻略能够帮助您了解如何使用 Python 线程池。