什么是Python中的线程池

这期内容当中小编将会给大家带来有关什么是Python中的线程池，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到原阳网站设计与原阳网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站设计制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、申请域名、网络空间、企业邮箱。业务覆盖原阳地区。

线程池

传统多线程问题？

传统多线程方案会使用“即时创建， 即时销毁”的策略。尽管与创建进程相比，创建线程的时间已经大大的缩短，但是如果提交给线程的任务是执行时间较短，而且执行次数极其频繁，那么服务器将处于不停的创建线程，销毁线程的状态。

一个线程的运行时间可以分为3部分：线程的启动时间、线程体的运行时间和线程的销毁时间。在多线程处理的情景中，如果线程不能被重用，就意味着每次创建都需要经过启动、销毁和运行3个过程。这必然会增加系统相应的时间，降低了效率。

有没有一种高效的解决方案呢？ —— 线程池

线程池基本原理：

我们把任务放进队列中去，然后开N个线程，每个线程都去队列中取一个任务，执行完了之后告诉系统说我执行完了，然后接着去队列中取下一个任务，直至队列中所有任务取空，退出线程。

使用线程池：

由于线程预先被创建并放入线程池中，同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务，因此能够避免多次创建线程，从而节省线程创建和销毁的开销，能带来更好的性能和系统稳定性。

线程池要设置为多少？

服务器CPU核数有限，能够同时并发的线程数有限，并不是开得越多越好，以及线程切换是有开销的，如果线程切换过于频繁，反而会使性能降低。

线程执行过程中，计算时间分为两部分：

1.CPU计算，占用CPU。

2.不需要CPU计算，不占用CPU，等待IO返回，比如recv(), accept(), sleep()等操作，具体操作就是比如：访问cache、RPC调用下游service、访问DB，等需要网络调用的操作。

那么如果计算时间占50%， 等待时间50%，那么为了利用率达到最高，可以开2个线程：

假如工作时间是2秒， CPU计算完1秒后，线程等待IO的时候需要1秒，此时CPU空闲了，这时就可以切换到另外一个线程，让CPU工作1秒后，线程等待IO需要1秒，此时CPU又可以切回去，第一个线程这时刚好完成了1秒的IO等待，可以让CPU继续工作，就这样循环的在两个线程之前切换操作。

那么如果计算时间占20%， 等待时间80%，那么为了利用率达到最高，可以开5个线程：

可以想象成完成任务需要5秒，CPU占用1秒，等待时间4秒，CPU在线程等待时，可以同时再激活4个线程，这样就把CPU和IO等待时间，最大化的重叠起来。

抽象一下，计算线程数设置的公式就是：

N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，则工作线程数（线程池线程数）设置为 N*(x+y)/x，能让CPU的利用率最大化。

由于有GIL的影响，python只能使用到1个核，所以这里设置N=1。

    import queue
    import threading
    import time
    
    
    class 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)
    
       """
          初始化线程
       """
    
       def __init_thread_pool(self, thread_num):
          for i in range(thread_num):
             self.threads.append(Work(self.work_queue))
    
    
       """
          初始化工作队列
       """
    
       def __init_work_queue(self, jobs_num):
          for i in range(jobs_num):
             self.add_job(do_job, i)
    
       """
          添加一项工作入队
       """
    
       def add_job(self, func, *args):
          self.work_queue.put((func, list(args)))  # 任务入队，Queue内部实现了同步机制
    
       """
          等待所有线程运行完毕
       """
    
       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):
          # 死循环，从而让创建的线程在一定条件下关闭退出
          while True:
             try:
                do, args = self.work_queue.get(block=False)  # 任务异步出队，Queue内部实现了同步机制
                do(args)
                self.work_queue.task_done()  # 通知系统任务完成
             except:
                break
    
             # 具体要做的任务
    
    
    def do_job(args):
       time.sleep(0.1)  # 模拟处理时间
       print(threading.current_thread())
       print(list(args))
    
    
    if __name__ == '__main__':
       start = time.time()
       work_manager = WorkManager(100, 10)  # 或者work_manager =  WorkManager(10000, 20)
       work_manager.wait_allcomplete()
       end = time.time()
       print("cost all time: %s" % (end - start))

上述就是小编为大家分享的什么是Python中的线程池了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。