線程池的概念是什么？
在面向?qū)ο缶幊讨校瑒?chuàng)建和銷毀對象是很費時間的，因為創(chuàng)建一個對象要獲取內(nèi)存資源或者其它更多資源。在Java中更是 如此，虛擬機將試圖跟蹤每一個對象，以便能夠在對象銷毀后進行垃圾回收。所以提高服務程序效率的一個手段就是盡可能減少創(chuàng)建和銷毀對象的次數(shù)，特別是一些 很耗資源的對象創(chuàng)建和銷毀。如何利用已有對象來服務就是一個需要解決的關(guān)鍵問題，其實這就是一些"池化資源"技術(shù)產(chǎn)生的原因。
我理解為線程池是一個存放很多線程的單位，同時還有一個對應的任務隊列。整個執(zhí)行過程其實就是使用線程池中已有有限的線程把任務 隊列中的任務做完。這樣做的好處就是你不需要為每個任務都創(chuàng)建一個線程，因為當你創(chuàng)建第100個線程來執(zhí)行第100個任務的時候，可能前面已經(jīng)有50個線 程結(jié)束工作了。因此重復利用線程來執(zhí)行任務，減少系統(tǒng)資源的開銷。
一個不怎么恰當?shù)谋扔骶褪牵?00臺電腦主機箱需要從1樓搬到2樓，你不需要喊來100人幫忙搬，你只需要叫十個或者二十個人就足以，每個人分配十個或者五個甚至是誰搬的快誰就多搬知道完成未知。（這個比喻好像。。。。。）
不管如何吧，大體上理解了線程池的概念。那么怎么用python實現(xiàn)呢？
代碼如下
# !/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# ref_blog:http://www.open-open.com/home/space-5679-do-blog-id-3247.htmlimport Queueimport threadingimport timeclass WorkManager(object): def __init__(self, work_num=1000,thread_num=2): self.work_queue = Queue.Queue() self.threads = [] self.__init_work_queue(work_num) self.__init_thread_pool(thread_num) """ 初始化線程 """ def __init_thread_pool(self,thread_num): for i in range(thread_num): self.threads.append(Work(self.work_queue)) """ 初始化工作隊列 """ def __init_work_queue(self, jobs_num): for i in range(jobs_num): self.add_job(do_job, i) """ 添加一項工作入隊 """ def add_job(self, func, *args): self.work_queue.put((func, list(args)))#任務入隊，Queue內(nèi)部實現(xiàn)了同步機制 """ 檢查剩余隊列任務 """ def check_queue(self): return self.work_queue.qsize() """ 等待所有線程運行完畢 """ def wait_allcomplete(self): for item in self.threads: if item.isAlive():item.join()class Work(threading.Thread): def __init__(self, work_queue): threading.Thread.__init__(self) self.work_queue = work_queue self.start() def run(self): #死循環(huán)，從而讓創(chuàng)建的線程在一定條件下關(guān)閉退出 while True: try: do, args = self.work_queue.get(block=False)#任務異步出隊，Queue內(nèi)部實現(xiàn)了同步機制 do(args) self.work_queue.task_done()#通知系統(tǒng)任務完成 except Exception,e: print str(e) break#具體要做的任務def do_job(args): print args time.sleep(0.1)#模擬處理時間 print threading.current_thread(), list(args)if __name__ == '__main__': start = time.time() work_manager = WorkManager(10, 2)#或者work_manager = WorkManager(10000, 20) work_manager.wait_allcomplete() end = time.time() print "cost all time: %s" % (end-start)
這個代碼清晰易懂。
整個代碼只有兩個類：WorkManager和Work，前者確實如命名所示，是一個管理者，管理線程池和任務隊列，而后者就是具體的一個線程。
它的整個運行邏輯就是，給WorkManager分配制定的任務量和線程數(shù)，然后每個線程都從任務隊列中獲取任務來執(zhí)行，直到隊列中沒有任務。這里面也用到了Queue內(nèi)部的同步機制（至于是啥同步機制目前還沒去研究）。
總結(jié)一下這樣一個線程池的作用，對于我本來的目的其實這個東西是永不上的，因為我需要在web頁面來控制線程的啟動和停止，而這個線程池看起來只是用來并發(fā)完任務的。不過我想雖然在控制線程方面沒有作用，但是它的并發(fā)執(zhí)行任務的作用還是蠻不錯，或許可以用在爬網(wǎng)頁的部分。
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