#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20):
self.queue = Queue.Queue(max_num)
for i in xrange(max_num):
self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self):
return self.queue.get() def add_thread(self):
self.queue.put(threading.Thread) """
pool = ThreadPool(10) def func(arg, p):
print arg
import time
time.sleep(2)
p.add_thread() for i in xrange(30):
thread = pool.get_thread()
t = thread(target=func, args=(i, pool))
t.start()
"""

版本2:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import queue
import threading
import contextlib
import time StopEvent = object() class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
if max_task_num:
self.q = queue.Queue(max_task_num)
else:
self.q = queue.Queue()
self.max_num = max_num
self.cancel = False
self.terminal = False
self.generate_list = []
self.free_list = [] def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数,回调函数有两个参数1、任务函数执行状态;2、任务函数返回值(默认为None,即:不执行回调函数)
:return: 如果线程池已经终止,则返回True否则None
"""
if self.cancel:
return
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread()
w = (func, args, callback,)
self.q.put(w) def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start() def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread()
self.generate_list.append(current_thread) event = self.q.get()
while event != StopEvent: func, arguments, callback = event
try:
result = func(*arguments)
success = True
except Exception as e:
success = False
result = None if callback is not None:
try:
callback(success, result)
except Exception as e:
pass with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
if self.terminal:
event = StopEvent
else:
event = self.q.get()
else: self.generate_list.remove(current_thread) def close(self):
"""
执行完所有的任务后,所有线程停止
"""
self.cancel = True
full_size = len(self.generate_list)
while full_size:
self.q.put(StopEvent)
full_size -= 1 def terminate(self):
"""
无论是否还有任务,终止线程
"""
self.terminal = True while self.generate_list:
self.q.put(StopEvent) self.q.queue.clear() @contextlib.contextmanager
def worker_state(self, state_list, worker_thread):
"""
用于记录线程中正在等待的线程数
"""
state_list.append(worker_thread)
try:
yield
finally:
state_list.remove(worker_thread) # How to use pool = ThreadPool(5) def callback(status, result):
# status, execute action status
# result, execute action return value
pass def action(i):
print(i) for i in range(30):
ret = pool.run(action, (i,), callback) time.sleep(5)
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
# pool.close()
# pool.terminate()

更多参见:twisted.python.threadpool

上下文管理:https://docs.python.org/2/library/contextlib.html

对于IO请求,用多线程性能好点;而对于Python全局解释器锁GIL

它本身只是针对与CPU调度的时候,才会有严格的限制;而对于 IO的请求

GIL的影响不是很大。

对于计算密集型的话,由于GIL的限制,一个CPU只能服务一个线程,

会有阻塞,所以适合用多进程;来实现多个进程共用一个CPU。

而对于上述,最优的方案应该是协程,

使用单个进程中的一个线程完成多个任务,实现并发,就是协程!

注意:协程中,还有微线程。

例如:话务员给客户打电话。

GIL全局解释器锁: 限制同一时刻,CPU只能调度进程中的一个线程!

grequests实现

select.select

select的原型为(rlist,wlist,xlist[,timeout]),其中rlist是等待读取的对象,wlist是等待写入的对象,xlist是等待异常的对象,最后一个是可选对象,指定等待的时间

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