用python实现的线程池实例代码

yipeiwu_com6年前Python基础

python3标准库里自带线程池ThreadPoolExecutor和进程池ProcessPoolExecutor

如果你用的是python2,那可以下载一个模块,叫threadpool,这是线程池。对于进程池可以使用python自带的multiprocessing.Pool

当然也可以自己写一个threadpool。

# coding:utf-8
 
import Queue
import threading
import sys
import time
import math
 
 
class WorkThread(threading.Thread):
 
  def __init__(self, task_queue):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.setDaemon(True)
    self.task_queue = task_queue
    self.start()
    self.idle = True
 
  def run(self):
    sleep_time = 0.01 # 第1次无任务可做时休息10毫秒
    multiply = 0
    while True:
      try:
        # 从队列中取一个任务
        func, args, kwargs = self.task_queue.get(block=False)
        self.idle = False
        multiply = 0
        # 执行之
        func(*args, **kwargs)
      except Queue.Empty:
        time.sleep(sleep_time * math.pow(2, multiply))
        self.idle = True
        multiply += 1
        continue
      except:
        print sys.exc_info()
        raise
 
 
class ThreadPool:
 
  def __init__(self, thread_num=10, max_queue_len=1000):
    self.max_queue_len = max_queue_len
    self.task_queue = Queue.Queue(max_queue_len) # 任务等待队列
    self.threads = []
    self.__create_pool(thread_num)
 
  def __create_pool(self, thread_num):
    for i in xrange(thread_num):
      thread = WorkThread(self.task_queue)
      self.threads.append(thread)
 
  def add_task(self, func, *args, **kwargs):
    '''添加一个任务,返回任务等待队列的长度
      调用该方法前最后先调用isSafe()判断一下等待的任务是不是很多,以防止提交的任务被拒绝
    '''
    try:
      self.task_queue.put((func, args, kwargs))
    except Queue.Full:
      raise # 队列已满时直接抛出异常,不给执行
    return self.task_queue.qsize()
 
  def isSafe(self):
    '''等待的任务数量离警界线还比较远
    '''
    return self.task_queue.qsize() < 0.9 * self.max_queue_len
 
  def wait_for_complete(self):
    '''等待提交到线程池的所有任务都执行完毕
    '''
    #首先任务等待队列要变成空
    while not self.task_queue.empty():
      time.sleep(1)
    # 其次,所以计算线程要变成idle状态
    while True:
      all_idle = True
      for th in self.threads:
        if not th.idle:
          all_idle = False
          break
      if all_idle:
        break
      else:
        time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
  def foo(a, b):
    print a + b
    time.sleep(0.01)
  thread_pool = ThreadPool(10, 100)
  '''在Windows上测试不通过,Windows上Queue.Queue不是线程安全的'''
  size = 0
  for i in xrange(10000):
    try:
      size = thread_pool.add_task(foo, i, 2 * i)
    except Queue.Full:
      print 'queue full, queue size is ', size
  time.sleep(2)

总结

以上就是本文关于用python实现的线程池实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

分享一下Python数据分析常用的8款工具

分享一下Python数据分析常用的8款工具

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身...

Python高斯消除矩阵

高斯消除矩阵 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # def pprint(A): for i in A: pr...

Python 异常处理Ⅳ过程图解

Python 异常处理Ⅳ过程图解

异常的参数 一个异常可以带上参数,可作为输出的异常信息参数。 你可以通过except语句来捕获异常的参数,如下所示: 变量接收的异常值通常包含在异常的语句中。在元组的表单中变量可以接...

python 在某.py文件中调用其他.py内的函数的方法

假设名为A.py的文件需要调用B.py文件内的C(x,y)函数 假如在同一目录下,则只需 import B if __name__ == "__main__": B.C(x,y)...

python 禁止函数修改列表的实现方法

有时候,需要禁止函数修改列表。例如要对裂变进行修改操作,也要保留原来的未打印的设计列表,以供备案。为解决这个问题,可向函数传递列表的副本而不是原件;这样函数所做的任何修改都只影响副本,而...