Python自定义线程池实现方法分析

Python  /  管理员 发布于 7年前   192

本文实例讲述了Python自定义线程池实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

关于python的多线程，由与GIL的存在被广大群主所诟病，说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。

我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的。

主要思路：

任务获取和执行：

1、任务加入队列，等待线程来获取并执行。
2、按需生成线程，每个线程循环取任务。

线程销毁：

1、获取任务是终止符时，线程停止。
2、线程池close()时，向任务队列加入和已生成线程等量的终止符。
3、线程池terminate()时，设置线程下次任务取到为终止符。

流程概要设计：

详细代码：

import threadingimport contextlibfrom Queue import Queueimport timeclass ThreadPool(object):  def __init__(self, max_num):    self.StopEvent = 0#线程任务终止符，当线程从队列获取到StopEvent时，代表此线程可以销毁。可设置为任意与任务有区别的值。    self.q = Queue()    self.max_num = max_num #最大线程数    self.terminal = False  #是否设置线程池强制终止    self.created_list = [] #已创建线程的线程列表    self.free_list = [] #空闲线程的线程列表    self.Deamon=False #线程是否是后台线程  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:    :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None    """    if len(self.free_list) == 0 and len(self.created_list) < self.max_num:      self.create_thread()    task = (func, args, callback,)    self.q.put(task)  def create_thread(self):    """    创建一个线程    """    t = threading.Thread(target=self.call)    t.setDaemon(self.Deamon)    t.start()    self.created_list.append(t)#将当前线程加入已创建线程列表created_list  def call(self):    """    循环去获取任务函数并执行任务函数    """    current_thread = threading.current_thread()  #获取当前线程对象・    event = self.q.get()  #从任务队列获取任务    while event != self.StopEvent:  #判断获取到的任务是否是终止符      func, arguments, callback = event#从任务中获取函数名、参数、和回调函数名      try:        result = func(*arguments)        func_excute_status =True#func执行成功状态      except Exception as e:        func_excute_status = False        result =None        print '函数执行产生错误', e#打印错误信息      if func_excute_status:#func执行成功后才能执行回调函数        if callback is not None:#判断回调函数是否是空的          try:callback(result)          except Exception as e:print '回调函数执行产生错误', e # 打印错误信息      with self.worker_state(self.free_list,current_thread):        #执行完一次任务后，将线程加入空闲列表。然后继续去取任务，如果取到任务就将线程从空闲列表移除        if self.terminal:#判断线程池终止命令，如果需要终止，则使下次取到的任务为StopEvent。          event = self.StopEvent        else: #否则继续获取任务          event = self.q.get() # 当线程等待任务时，q.get()方法阻塞住线程，使其持续等待    else:#若线程取到的任务是终止符，就销毁线程      #将当前线程从已创建线程列表created_list移除      self.created_list.remove(current_thread)  def close(self):    """    执行完所有的任务后，所有线程停止    """    full_size = len(self.created_list)#按已创建的线程数量往线程队列加入终止符。    while full_size:      self.q.put(self.StopEvent)      full_size -= 1  def terminate(self):    """    无论是否还有任务，终止线程    """    self.terminal = True    while self.created_list:      self.q.put(self.StopEvent)    self.q.queue.clear()#清空任务队列  def join(self):    """    阻塞线程池上下文，使所有线程执行完后才能继续    """    for t in self.created_list:      t.join()  @contextlib.contextmanager#上下文处理器，使其可以使用with语句修饰  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)if __name__ == '__main__':  def Foo(arg):    return arg    # time.sleep(0.1)  def Bar(res):    print res  pool=ThreadPool(5)  # pool.Deamon=True#需在pool.run之前设置  for i in range(1000):    pool.run(func=Foo,args=(i,),callback=Bar)  pool.close()  pool.join()  # pool.terminate()  print "任务队列里任务数%s" %pool.q.qsize()  print "当前存活子线程数量:%d" % threading.activeCount()  print "当前线程创建列表:%s" %pool.created_list  print "当前线程创建列表:%s" %pool.free_list

关于上下文处理：

来个简单例子说明：

下面的代码手动自定义了一个myopen方法，模拟我们常见的with open() as f:语句。具体的contextlib模块使用，会单独开章来将。

# coding:utf-8import [email protected]#定义该函数支持上下文with语句def myopen(filename,mode):  f=open(filename,mode)  try:    yield f.readlines()#正常执行返回f.readlines()  except Exception as e:    print e  finally:    f.close()#最后在with代码快执行完毕后返回执行finally下的f.close()实现关闭文件if __name__ == '__main__':  with myopen(r'c:\ip1.txt','r') as f:    for line in f:      print line

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。