python2 里边自定义线程池

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading


class ThreadPool(object):

    def __init__(self, max_num=20):
        self.queue = Queue.Queue(max_num)
        for i in xrange(max_num):
            self.queue.put(threading.Thread)

    def get_thread(self):
        return self.queue.get()

    def add_thread(self):
        self.queue.put(threading.Thread)

"""
pool = ThreadPool(10)

def func(arg, p):
    print arg
    import time
    time.sleep(2)
    p.add_thread()


for i in xrange(30):
    thread = pool.get_thread()
    t = thread(target=func, args=(i, pool))
    t.start()
"""

版本2：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue
import threading
import contextlib
import time

StopEvent = object()


class ThreadPool(object):

    def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
        if max_task_num:
            self.q = queue.Queue(max_task_num)
        else:
            self.q = queue.Queue()
        self.max_num = max_num
        self.cancel = False
        self.terminal = False
        self.generate_list = []
        self.free_list = []

    def run(self, func, args, callback=None):
        """
        线程池执行一个任务
        :param func: 任务函数
        :param args: 任务函数所需参数
        :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
        :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
        """
        if self.cancel:
            return
        if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
            self.generate_thread()
        w = (func, args, callback,)
        self.q.put(w)

    def generate_thread(self):
        """
        创建一个线程
        """
        t = threading.Thread(target=self.call)
        t.start()

    def call(self):
        """
        循环去获取任务函数并执行任务函数
        """
        current_thread = threading.currentThread()
        self.generate_list.append(current_thread)

        event = self.q.get()
        while event != StopEvent:

            func, arguments, callback = event
            try:
                result = func(*arguments)
                success = True
            except Exception as e:
                success = False
                result = None

            if callback is not None:
                try:
                    callback(success, result)
                except Exception as e:
                    pass

            with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
                if self.terminal:
                    event = StopEvent
                else:
                    event = self.q.get()
        else:

            self.generate_list.remove(current_thread)

    def close(self):
        """
        执行完所有的任务后，所有线程停止
        """
        self.cancel = True
        full_size = len(self.generate_list)
        while full_size:
            self.q.put(StopEvent)
            full_size -= 1

    def terminate(self):
        """
        无论是否还有任务，终止线程
        """
        self.terminal = True

        while self.generate_list:
            self.q.put(StopEvent)

        self.q.queue.clear()

    @contextlib.contextmanager
    def worker_state(self, state_list, worker_thread):
        """
        用于记录线程中正在等待的线程数
        """
        state_list.append(worker_thread)
        try:
            yield
        finally:
            state_list.remove(worker_thread)



# How to use


pool = ThreadPool(5)

def callback(status, result):
    # status, execute action status
    # result, execute action return value
    pass


def action(i):
    print(i)

for i in range(30):
    ret = pool.run(action, (i,), callback)

time.sleep(5)
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
# pool.close()
# pool.terminate()

更多参见：twisted.python.threadpool

上下文管理：https://docs.python.org/2/library/contextlib.html

对于IO请求，用多线程性能好点；而对于Python全局解释器锁GIL

它本身只是针对与CPU调度的时候，才会有严格的限制；而对于 IO的请求

GIL的影响不是很大。

 

对于计算密集型的话，由于GIL的限制，一个CPU只能服务一个线程，

会有阻塞，所以适合用多进程；来实现多个进程共用一个CPU。

 

而对于上述，最优的方案应该是协程，

使用单个进程中的一个线程完成多个任务，实现并发，就是协程！

注意：协程中，还有微线程。

例如：话务员给客户打电话。

 

GIL全局解释器锁： 限制同一时刻，CPU只能调度进程中的一个线程！

grequests实现

 

select.select 

select的原型为(rlist,wlist,xlist[,timeout]),其中rlist是等待读取的对象，wlist是等待写入的对象，xlist是等待异常的对象，最后一个是可选对象，指定等待的时间