Python实现线程池

最新推荐文章于 2025-04-10 10:31:22 发布

心之所向，或千或百

最新推荐文章于 2025-04-10 10:31:22 发布

阅读量310

点赞数 1

文章标签： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeHeroicX/article/details/132649450

版权

Python 专栏收录该内容

280 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了Python中使用模块实现线程池的方法，包括创建线程池、提交任务、批量提交任务以及关闭线程池的步骤。示例代码详细展示了如何通过线程池提高并发性能，有助于理解线程池的运用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python实现线程池

线程池是一种常见的并发编程模型，它可以有效地管理和复用线程，提高程序的性能和响应性。Python提供了concurrent.futures模块，其中包含了ThreadPoolExecutor类，可以方便地实现线程池。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现线程池，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入concurrent.futures模块，并创建一个ThreadPoolExecutor对象，用于管理线程池。下面是创建线程池的代码示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建线程池，指定线程数为5
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=</

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

心之所向，或千或百

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Python 线程池 (thread pool) 创建及使用 + 实例代码

qqqQQQ1117的博客

09-15

6169

线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。在 Unix System V 及 Sun 中也被称为轻量进程（lightweight processes），但轻量进程更多指内核线程（kernel thread），而把用户线程（user thread）称为线程。线程是独立调度和分派的基本单位。

python线程池

nvnnv的博客

05-22

518

觉得python的线程池库用着不要顺手，就按自己的意思改了改。去掉了poll方法，添加了线程池开始、返回结果队列等方法，结果队列的数据结构也改成了字典以下，代码# -*- coding:utf-8 -*- import threading try: import queue except ImportError: import Queue as queue class Par...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python实现的线程池

11-27

Python2.7,由7个类组成的一个小线程池,仅供学习

python中的线程池

silk_java的专栏

12-20

2982

Python的线程池通过类提供了方便且高效的多线程编程方式。通过合理地使用线程池，可以有效地管理线程资源，减少线程创建和销毁的开销，提高程序的性能和响应速度。在实际应用中，可以根据任务的特性选择合适的线程池大小和使用方式，以达到最佳的并发效果。

Python线程创建的三种方式及其实现

最新发布

weixin_32925455的博客

04-10

347

本文深入探讨了Python中创建线程的三种方法：不使用类直接创建线程、通过继承Thread类创建子类线程和不继承Thread类创建独立线程类。详细解释了每种方法的语法和使用场景，并通过实际代码示例展示了如何应用这些方法。文章强调了多线程编程中线程命名、参数传递和运行顺序的不确定性。

线程池的研究及实现

weixin_34117211的博客

03-10

2713

什么是线程池？诸如web服务器、数据库服务器、文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是：每当一个请求到达就创建一个新的服务对象，然后在新的服务对象中为请求服务。但当有大量请求并发访问时，服务器不断的创建和销毁对象的开销很大。所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数，特别是一些很耗资源的对象创...

python 创建线程池

weixin_55399173的博客

11-15

847

import threading from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor lock = threading.Lock() def func(x, y): """ 打印 x 次 y """ global lock for i in range(x): with lock: print(y) # 线程池最大线程数 3 with ThreadPool

python 线程池的创建

pzqingchong的专栏

09-02

665

python 线程池的创建

Python实现线程池代码分享

12-23

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): ...

python实现线程池的方法

09-21

### Python 实现线程池的方法 #### 一、线程池的基本概念 线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池可以有效控制运行的线程数量，如果线程数量超过了...

基础知识五、Python实现线程池之线程安全队列

01-20

其中一个线程安全的队列是实现线程池和任务队列的基础，本节我们通过threading包中的互斥量threading.Lock()和条件变量threading.Condition()来实现一个简单的、读取安全的线程队列。原创文章 15获赞 0访问量 557

Python 如何创建一个线程池

12-17

问题你创建一个工作者线程池，用来响应客户端请求或执行其他的工作。解决方案 concurrent.futures 函数库有一个 ThreadPoolExecutor 类可以被用来完成这个任务。下面是一个简单的TCP服务器，使用了一个线程池来响应客户端： from socket import AF_INET, SOCK_STREAM, socket from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def echo_client(sock, client_addr): ''' Handle a client connection

用python创建线程池

大鹰的天空

06-14

1897

面向对象开发中，大家知道创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。无节制的创建和销毁线程是一种极大的浪费。那我们可不可以把执行完任务的线程不销毁而重复利用呢？仿佛就是把这些线程放进一个池子，一方面我们可以控制同时工作的线程数量，一方面也避免了创建和销毁产生的开销。线程在官方文档没有明确说明，但是是在multiprocessing 中给出了定义 from mu

【线程池】python创建

weixin_48321071的博客

02-07

535

创建线程池 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # def func(name): # for i in range(10): # print(name,i) # # # if __name__ == '__main__': # with ThreadPoolExecutor(10) as t: # for i in range(100): # t

python 创建和使用线程池

weixin_45621200的博客

03-30

5733

众所周知，python3多线程有threading，很好的支持了多线程，那么问题来了，为什么还需要线程池呢，其实很好回答，如果你要爬取网站有八百页，每页设置一个线程，难道能开启八百个么，光切换的时间也很高了吧。这时候就需要用到线程池，可以设置一个20的线程池，同时只有20个县城在运行，剩下的排队。直接上讲解 线程池模块在threading中是没有线程池相关功能的，想要运行线程池需要自己重写，很明显向我这么懒不可能重写，而且自己编写线程池很难写的比较完美，还需要考虑复杂情况下的线程同步，很容易发生死锁。所以

线程池（python）

热门推荐

hhl134的博客

01-07

1万+

转载自第53天： Python 线程池 - 纯洁的微笑 - 博客园 (cnblogs.com) 不是线程数量越多，程序的执行效率就越快。显然不是。线程也是一个对象，是需要占用资源的，线程数量过多的话肯定会消耗过多的资源，同时线程间的上下文切换也是一笔不小的开销，所以有时候开辟过多的线程不但不会提高程序的执行效率，反而会适得其反使程序变慢，得不偿失。所以，如何确定多线程的数量是多线程编程中一个非常重要的问题。好在经过多年的摸索业界基本已形成一套默认的标准。对于 CPU 密集型的计算场景，理论上将

python 线程池

freshfox的博客

07-03

275

python 多线程

python的线程池

weixin_41978174的博客

08-26

799

在 Python 中，线程池是一种管理线程的机制，它可以重复利用已创建的线程来执行多个任务，避免频繁地创建和销毁线程所带来的开销。创建了一个线程池，最大线程数为 5。接着，通过循环提交了 10 个任务给线程池。函数，它接受一个任务编号作为参数，并打印出任务执行的信息。模块提供了线程池的实现。在上述代码中，首先定义了一个。函数获取已完成任务的结果。

python实现线程池

10-19

Python中可以使用`concurrent.futures`模块来实现线程池，它提供了一种高阶、易于使用的API来并发地执行任务。`ThreadPoolExecutor`是其中的一个关键类，它可以让你在固定大小的线程池中运行函数。以下是一个简单的例子： ```python import concurrent.futures def worker_function(number): # 这里是你想要线程执行的任务 print(f"Working on {number}") # 创建线程池 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 提交任务到线程池 futures = [executor.submit(worker_function, i) for i in range(10)] # 等待所有任务完成 for future in concurrent.futures.as_completed(futures): print("Task completed:", future.result()) ``` 在这个例子中，我们创建了一个包含最多5个线程的线程池。然后将10个任务提交给线程池，每个任务都是`worker_function`函数对一个数字的调用。`as_completed`会按顺序返回已完成的任务，我们可以获取它们的结果。