怎样理解Python线程池

本篇文章给大家分享的是有关怎样理解计算机编程语言线程池，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

总结一下自己总结的对计算机编程语言线程池经验之谈，对于那些没有接触学习过编程语言或者多开发语言略懂的用户而言，Python语言是绝对的选择之一，并建议初学的程序员先从计算机编程语言开始学习编程。

importQueue，threading，SysFromStreamingOrthreadimporttime，urllib # workingthreadclassWorker(Thread): worker _ count=0de f _ _ init _ _(self，workQueue，resultQueue，timeout=0，**kwds):Thread .__init__(self，* * kwds)self。id=worker。worker _ count worker。worker _ count=1 self。设置守护程序(真)自身。workqueue=workqueueself。resultqueueself。超时=自己超时。start()defrun(self): ' ' ' get-some-work，do-some-work mainloopofworkkthreads ' ' ' white UE : try : callable，args，kwds=self。工作队列。get(time out=self。超时).

nbsp;print "worker[%2d]: %s" % (self.id, str(res) )                  self.resultQueue.put( res )              except Queue.Empty:                  break              except :                  print 'worker[%2d]' % self.id, sys.exc_info()[:2]                     class WorkerManager:      def __init__( self, num_of_workers=10, timeout = 1):          self.workQueue = Queue.Queue()          self.resultQueue = Queue.Queue()          self.workers = []          self.timeout = timeout          self._recruitThreads( num_of_workers )      def _recruitThreads( self, num_of_workers ):          for i in range( num_of_workers ):              worker = Worker( self.workQueue, self.resultQueue, self.timeout )              self.workers.append(worker)      def wait_for_complete( self):          # ...then, wait for each of them to terminate:          while len(self.workers):              worker = self.workers.pop()              worker.join( )              if worker.isAlive() and not self.workQueue.empty():                  self.workers.append( worker )          print "All jobs are are completed."      def add_job( self, callable, *args, **kwds ):          self.workQueue.put( (callable, args, kwds) )      def get_result( self, *args, **kwds ):          return self.resultQueue.get( *args, **kwds )

Worker类是一个Python线程池，不断地从workQueue队列中获取需要执行的任务，执行之，并将结果写入到resultQueue中。这里的workQueue和resultQueue都是现成安全的，其内部对各个线程的操作做了互斥。当从workQueue中获取任务超时，则线程结束。

WorkerManager负责初始化Python线程池，提供将任务加入队列和获取结果的接口，并能等待所有任务完成。一个典型的测试例子如下，它用10个线程去下载一个固定页面的内容，实际应用时应该是执行不同的任务。

def test_job(id, sleep = 0.001 ):      try:          urllib.urlopen('[url]https://www.gmail.com/[/url]').read()      except:          print '[%4d]' % id, sys.exc_info()[:2]      return id   def test():      import socket      socket.setdefaulttimeout(10)      print 'start testing'      wm = WorkerManager(10)      for i in range(500):          wm.add_job( test_job, i, i*0.001 )      wm.wait_for_complete()      print 'end testing'

以上就是怎样理解Python线程池，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。