python线程池ThreadPoolExecutor（上-创新互联

在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点，比如线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等，而今天给大家讲解的是线程池ThreadPoolExecutor，可能很多小伙伴会疑惑，threading 模块能创建线程，ThreadPoolExecutor 也能创建线程，两者都有什么区别呢？

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众所周知，程序中使用线程会提高运行效率，虽然线程是计算机的最小单位，但是线程的创建和使用一样会占用计算机资源和产生开销，一旦创建成千上万的线程，计算机一样会死机！一个合理的程序永远都是以消耗最少的资源干最多的事，就像公司老板，永远都想以最少的钱，招最少的人，干最多的事！

python 线程池ThreadPoolExecutor（上

哪个二货在背后说我

一.线程池原理

大家都使用过迅雷下载，当同时下载1000个任务甚至更多的时候，就算开通vip同时下载的数量也只有8个。如果同时创建1000个线程，首先对计算器的开销也很大，而且每次只运行8个线程，需要不停的创建和销毁，这样会显得很麻烦。

而使用线程池ThreadPoolExecutor就可以解决上面的问题，其实只需要8个线程就行了，每个线程各分配一个任务，剩下的任务排队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排给这个线程继续执行，这就是所谓的线程池ThreadPoolExecutor原理！

python 线程池ThreadPoolExecutor（上

二.线程池ThreadPoolExecutor函数介绍

1.ThreadPoolExecutor构造实例的时候，传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。

2.使用submit函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。

3.通过submit函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束。下面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。

4.使用cancel()方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。

5.使用result()方法可以获取任务的返回值，注意：这个方法是阻塞的。

三.线程池ThreadPoolExecutor简单使用

# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(个人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python

@Github:www.github.com

@File:python_threadpool.py

@Time:2019/11/29 1queue5:25

@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！

"""

fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor

importtime

# 参数times用来模拟下载的时间

defdown_video(times):

time.sleep(times)

print("down video {}s finished".format(times))

returntimes

executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞

task1=executor.submit(down_video,(3))

task2=executor.submit(down_video,(2))

# done方法用于判定某个任务是否完成

print("任务1是否已经完成：",task1.done())

# cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功

print("取消任务2：",task2.cancel())

time.sleep(4)

print("任务1是否已经完成：",task1.done())

# result方法可以获取task的执行结果

print(task1.result())

输出结果：

任务1是否已经完成：False

取消任务2：False

downvideo2sfinished

downvideo3sfinished

任务1是否已经完成：True

线程池的使用远不止如此，由于篇幅有限，关于线程池as_completed / map / wait 函数等我们留到下一篇文章继续介绍~~~

关于线程池的阻塞和执行顺序相关介绍请参考：python 线程池ThreadPoolExecutor（下）

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