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前言

一、concurrent.futures 中实现的ThreadPoolExecutor

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
threadPool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5, thread_name_prefix="thread")
for i in range(0, 10):
    future = threadPool.submit(foo, i,)
	print(future.result())

二、 multiprocessing.pool 中实现的ThreadPool

代码如下（示例）：

In : from multiprocessing.pool import ThreadPool
In : pool = ThreadPool(5)
In : pool.map(lambda x: x**2, range(5))
Out: [0, 1, 4, 9, 16]

三、自定义一个线程池

代码如下（示例）：

import threading
from queue import Queue

'''
线程池, 同时多个任务一起提交,提高并发度
'''


class WorkThread(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        super().__init__()
        self._queue = queue
        self.daemon = True
        self.start()  # run()

    def run(self):
        while 1:
            fun, args, kwargs = self._queue.get()
            try:
                fun(*args, **kwargs)
            except Exception as e:
                raise e
            self._queue.task_done()


class ThreadPool(object):
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.queue = Queue(size)
        for _ in range(size):
            WorkThread(self.queue)

    def add_task(self, f, *args, **kwargs):
        self.queue.put((f, args, kwargs))

    def join(self):
        self.queue.join()


# test
def foo(n):
    import time
    print('waiting 3s')
    time.sleep(3)
    print('waiting 5s')
    time.sleep(5)
    print(n ** 2)


pool = ThreadPool(5)
for i in range(10):
    pool.add_task(foo, i)
pool.join()

结果:

总结