线程池的大坑啊

任务队列BlockingQueue 
   排队原则

  1. 如果运行的线程少于 corePoolSize,则 Executor 始终首选添加新的线程,而不进行排队。

  2. 如果运行的线程等于或多于 corePoolSize,则 Executor 始终首选将请求加入队列【注意:此队列必须有缓存,比如SynchronousQueue就没缓存功能】,而不添加新的线程。

  3. 如果无法将请求加入队列,则创建新的线程,除非创建此线程超出 maximumPoolSize,在这种情况下,任务将被拒绝。

   常见几种BlockingQueue实现

     1. ArrayBlockingQueue :  有界的数组队列
  2. LinkedBlockingQueue : 可支持有界/无界的队列,使用链表实现
  3. PriorityBlockingQueue : 优先队列,可以针对任务排序
  4. SynchronousQueue : 队列长度为1的队列,和Array有点区别就是:client thread提交到block queue会是一个阻塞过程,直到有一个worker thread连接上来poll task。

### PyInstaller 使用中的常见问题及解决方案 #### 1. 打包后的程序无法运行 当使用 `PyInstaller` 进行打包后,如果发现生成的可执行文件无法正常启动或报错,通常是因为缺少依赖库或资源文件。 对于缺失依赖的情况,可以尝试通过指定隐藏导入来解决问题。例如,在 `.spec` 文件中添加所需的模块: ```python hiddenimports=['module_name'] ``` 另外,确保所有外部资源(如配置文件、图片等)都已正确包含在打包过程中。可以通过修改 `.spec` 文件中的数据部分实现这一点[^2]。 #### 2. 更新 PyInstaller 版本 有时旧版本可能存在某些 bug 或不兼容新特性的问题。建议定期更新至最新稳定版以获得更好的支持服务质量改进。 命令行为: ```bash pip install --upgrade pyinstaller ``` 这有助于修复潜在错误并提高工具性能表现[^3]。 #### 3. 虚拟环境中使用 PyInstaller 为了防止全局 Python 环境受到污染以及更好地管理项目所需的各种第三方库,推荐在一个独立的虚拟环境下工作。 进入特定虚拟环境后再调用 `pyinstaller` 命令完成应用构建操作是一个不错的选择。具体做法如下所示: ```bash activate myenv # Windows下激活名为myenv的Anaconda虚拟环境 source activate myenv # macOS/Linux下激活名为myenv的Anaconda虚拟环境 pyinstaller your_script.py ``` 这样能够有效隔离不同项目的开发环境之间的相互影响[^4]。 #### 4. 将 .py 文件转换为 exe 文件 针对初次接触此过程的新手开发者来说,掌握如何将纯文本形式编写的Python脚本转变为跨平台可用的独立执行档是一项重要技能。 简单起见,只需一条简单的命令即可达成目标;而对于更复杂的应用,则可能需要进一步调整参数设置或编写自定义规格说明书(.spec file)[^5]。
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