python多线程线程池实现

在python中多线程可以使用threading来实现，但实际使用时考虑性能等，大多会使用到线程池，下面就是基于python2和python3来说明下线程池的使用。

import time

def testthread(fl):
 time.sleep(1)
 print("print:"+fl)
 return fl

python2

from multiprocessing import Pool   #引入pool

 lst = [] #参数列表
 pool = Pool(3)  #设定线程池大小
 pool.map(testthread, lst) #设置执行的函数及参数
 pool.close()  #禁止吸入线程池
 pool.join()  #开始执行

python3

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed #引入
 lst = [] #参数列表
 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) #设置线程池大小
 all_task = [executor.submit(testthread, (fl)) for fl in lst] #设置线程执行的函数及参数
 for future in as_completed(all_task):  #执行线程
  data = future.result()   #等待执行方法的返回值，便于后续处理

个人使用下来感觉python3的线程池好一点，但python2的应用比较广，在无法更新python版本的情况下，也只能用python2的方法搞定。