Python 常用模块threading和Thread模块之线程池

1. 池的概念

主线程：

相当于生产者，只管向线程池提交任务。 并不关心线程池是如何执行任务的。

线程池：

相当于消费者，负责接收任务，并将任务分配到一个空闲的线程中去执行。并不关心是哪一个线程执行的这个任务。

2. 自定义线程池

# -*- coding: utf-8 -*-
from threading import Thread
from queue import Queue
import time

class ThreadPool:
   # 初始化
   def __init__(self, n):
       self.queue = Queue()
       for i in range(n):
           # 创建线程
           Thread(target=self.worker, daemon=True).start()#daemon是开启守护线程

# 执行任务
   def worker(self):
       while True:
           func, args, kwargs = self.queue.get()
           func(*args, *kwargs)
           self.queue.task_done()

# 获取任务，将任务添加到队列中
   def apply_async(self, target, args=(), kwargs={}):
       self.queue.put((target, args, kwargs))
   # 阻塞
   def join(self):
       self.queue.join()
def fun(x):
   print('爱孤寒者 第％s次' ％ x)
   time.sleep(3)
   print('帅哥美女就关注同名微信公众号【孤寒者】啦~')

# 开两个线程
t = ThreadPool(2)
# 提交10个任务
for i in range(10):
   t.apply_async(fun, args=(i,))
t.join()

3. 使用Python内置线程池

# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import time
pool = ThreadPool(2)  # 创建两个线程
def funa(x, y):
   print('％s好好学习' ％ x)
   time.sleep(3)
   print('天天向上')
def funb(x, y):
   print('％shello' ％ x)
   time.sleep(3)
   print('world')

# 我们这就是有一个线程池，里面有两个等待处理任务的线程，然后这两个函数就是两个任务，
# 线程池里一个线程处理一个，所以会同时输出！如果多于两个任务就会执行等待sleep

pool.apply_async(funa, args=('我们要————', 2))  # 将任务添加到线程池
pool.apply_async(funb, args=('大家要————', 4))

pool.close()  # close之后则无法向线程池提交任务

# 内置线程池，自带守护线程，主线程结束，子线程也跟着结束
# 所以需要加阻塞，否则主线程一结束，子线程也跟着结束，无输出
pool.join()  # 在join之前可使用终止线程，直接终止线程pool：  pool.terminate()

print('这是程序的最后一行，执行到这里，主线程结束')

4. 池的其他操作

操作一： close - 关闭提交通道，不允许再提交任务；

操作二： terminate - 中止进程池，中止所有任务 。

拓展： JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。 是用来存储和交换文本信息的语法。

数据在名称/值对中 数据由逗号分隔 大括号保存对象 中括号保存数组

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。

json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

• 1.json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 数据

• 2.json.dump 将 JSON 数据通过特殊的形式转换为只有 Python 认识的字符串并写入文件

• 3.json.loads 将已编码的 JSON 数据解码为 Python 对象

• 4.json.load 将一个包含 JSON 格式数据的可读文件解码为一个 Python 对象并写入文件

来源：https://juejin.cn/post/7108150041222578206