python自定义线程池控制线程数量的示例

下面就是Python自定义线程池控制线程数量的完整攻略：

1. 什么是线程池？

线程池是一种线程管理方式，它可以减少线程创建和销毁的开销，提高线程的复用率。线程池在应用程序中大量使用，可有效减轻计算机资源的消耗，提高计算机系统的性能。

2. Python中的线程池

在Python中，我们可以使用标准库中的ThreadPoolExecutor类创建自定义线程池。ThreadPoolExecutor可以在主线程中创建多个子线程，并将任务分配给这些子线程执行。

下面是一个简单的示例，说明如何使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池来处理一个任务列表：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(num):
    print("Start task {}".format(num))
    time.sleep(1)
    print("End task {}".format(num))
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池对象
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

    # 定义任务列表
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 将任务加入线程池并等待任务执行完毕
    results = executor.map(task, tasks)
    print(list(results))

在上面的示例中，我们首先定义了一个task()函数，该函数的功能是打印任务的开始和结束信息，并返回任务的平方。然后，我们使用ThreadPoolExecutor创建了一个最大线程数为2的线程池对象。接着，我们定义了一个任务列表，将任务加入到线程池中，并使用map()方法等待所有任务执行完毕。最后，我们使用list()函数将所有任务的结果打印出来。

3. 控制线程数量

在上面的示例中，我们创建的线程池最大线程数为2。这意味着，在同一时间内最多只能有2个任务在后台执行。但是，如果我们的任务很耗时，这个线程池可能会导致一些任务等待很长时间才能得到执行。为了避免这种情况，我们可以使用ThreadPoolExecutor中的submit()方法直接提交任务，并在子线程中执行这些任务。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(num):
    print("Start task {}".format(num))
    time.sleep(1)
    print("End task {}".format(num))
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池对象
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5]
    futures = []
    # 将任务提交给线程池
    for task_id in tasks:
        future = executor.submit(task, task_id)
        futures.append(future)

    # 获取任务结果
    for future in futures:
        result = future.result()
        print(result)

在上面的示例中，我们首先创建了一个最大线程数为2的线程池对象。然后，我们定义了一个任务列表，使用submit()方法将任务直接提交给线程池，并将返回的Future对象添加到一个列表中。接着，我们使用循环遍历所有的Future对象，使用result()方法获取各自任务的结果。

通过上述示例，你可以对Python自定义线程池控制线程数量有一个更全面的认识，并掌握如何在Python程序中使用线程池优化任务的执行效率。如果你进一步了解Python线程池的使用和掌握，则可以进一步优化自己的Python程序。