原理:建立一个任务队列,然多个线程都从这个任务队列中取出任务然后执行,当然任务队列要加锁,详细请看代码
import threading import time import signal import os class task_info(object): def __init__(self): self.func = None self.parm0 = None self.parm1 = None self.parm2 = None class task_list(object): def __init__(self): self.tl = [] self.mutex = threading.Lock() self.sem = threading.Semaphore(0) def append(self, ti): self.mutex.acquire() self.tl.append(ti) self.mutex.release() self.sem.release() def fetch(self): self.sem.acquire() self.mutex.acquire() ti = self.tl.pop(0) self.mutex.release() return ti class thrd(threading.Thread): def __init__(self, tl): threading.Thread.__init__(self) self.tl = tl def run(self): while True: tsk = self.tl.fetch() tsk.func(tsk.parm0, tsk.parm1, tsk.parm2) class thrd_pool(object): def __init__(self, thd_count, tl): self.thds = [] for i in range(thd_count): self.thds.append(thrd(tl)) def run(self): for thd in self.thds: thd.start() def func(parm0=None, parm1=None, parm2=None): print 'count:%s, thrd_name:%s'%(str(parm0), threading.currentThread().getName()) def cleanup(signo, stkframe): print ('Oops! Got signal %s', signo) os._exit(0) if __name__ == '__main__': signal.signal(signal.SIGINT, cleanup) signal.signal(signal.SIGQUIT, cleanup) signal.signal(signal.SIGTERM, cleanup) tl = task_list() tp = thrd_pool(6, tl) tp.run() count = 0 while True: ti = task_info() ti.parm0 = count ti.func = func tl.append(ti) count += 1 time.sleep(2) pass
本文向大家介绍用python实现的线程池实例代码,包括了用python实现的线程池实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 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
本文向大家介绍实例代码讲解Python 线程池,包括了实例代码讲解Python 线程池的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 大家都知道当任务过多,任务量过大时如果想提高效率的一个最简单的方法就是用多线程去处理,比如爬取上万个网页中的特定数据,以及将爬取数据和清洗数据的工作交给不同的线程去处理,也就是生产者消费者模式,都是典型的多线程使用场景。 那是不是意味着线程数量越多,程序的执行效率就越快呢
问题内容: 在花了很多时间讨论线程池概念之后,通过阅读不同数量的博客代码并在Stackoverflow.com上发布问题,现在我对这个概念有了清晰的认识。但是与此同时,我在代码中发现了一些疑问。 当; 在类中执行,它调用 ;。中的方法,在此方法中变量递增。但是我认为,从逻辑上讲,这是不正确的,因为如果线程数(在这种情况下为2)少于任务数(在TestThreadPool类中给出)(在这种情况下为5)
本文向大家介绍python实现线程池的方法,包括了python实现线程池的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了python实现线程池的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 原理:建立一个任务队列,然多个线程都从这个任务队列中取出任务然后执行,当然任务队列要加锁,详细请看代码 文件名:thrd_pool.py 系统环境:ubuntu linux & python2.6 执行
本文向大家介绍Python自定义线程池实现方法分析,包括了Python自定义线程池实现方法分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python自定义线程池实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。 我实现的这个线程池其实是根据银角的
本文向大家介绍浅谈python 线程池threadpool之实现,包括了浅谈python 线程池threadpool之实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 首先介绍一下自己使用到的名词: 工作线程(worker):创建线程池时,按照指定的线程数量,创建工作线程,等待从任务队列中get任务; 任务(requests):即工作线程处理的任务,任务可能成千上万个,但是工作线程只有少数。任务通过