每天学一点之Python100例（35~36）
每天学一点，形成一种知识复利
问题35：单链表类的实现
分析：第一个循环逐步建立起一个链表，结点元素取整数1到10的值， 第二个循环输出表中各结点的元素值。
demoCode:
#! /usr/bin/python3
def main():
llist1 = LNode(1)
p = llist1
for i in range(2,11):
p.next = LNode(i)
p = p.next
p = llist1
while p is not None:
print(p.elem)
p = p.next
if __name__=='__main()__':
main()
问题36：线程池的实现
分析：线程池的概念是什么？在面向对象编程中，创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。线程池是一个存放很多线程的单位，同时还有一个对应的任务队列。整个执行过程其实就是使用线程池中已有有限的线程把任务 队列中的任务做完。这样做的好处就是你不需要为每个任务都创建一个线程，因为当你创建第100个线程来执行第100个任务的时候，可能前面已经有50个线 程结束工作了。因此重复利用线程来执行任务，减少系统资源的开销。
demoCode:
# !/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading
import time
class WorkManager(object):
def __init__(self, work_num=1000,thread_num=2):
self.work_queue = Queue.Queue()
self.threads = []
self.__init_work_queue(work_num)
self.__init_thread_pool(thread_num)
"""
初始化线程
"""
def __init_thread_pool(self,thread_num):
for i in range(thread_num):
self.threads.append(Work(self.work_queue))
"""
初始化工作队列
"""
def __init_work_queue(self, jobs_num):
for i in range(jobs_num):
self.add_job(do_job, i)
"""
添加一项工作入队
"""
def add_job(self, func, *args):
self.work_queue.put((func, list(args)))#任务入队，Queue内部实现了同步机制
"""
检查剩余队列任务
"""
def check_queue(self):
return self.work_queue.qsize()
"""
等待所有线程运行完毕
"""
def wait_allcomplete(self):
for item in self.threads:
if item.isAlive():item.join()
class Work(threading.Thread):
def __init__(self, work_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.work_queue = work_queue
self.start()
def run(self):
#死循环，从而让创建的线程在一定条件下关闭退出
while True:
try:
do, args = self.work_queue.get(block=False)#任务异步出队，Queue内部实现了同步机制
do(args)
self.work_queue.task_done()#通知系统任务完成
except Exception,e:
print str(e)
break
#具体要做的任务
def do_job(args):
print args
time.sleep(0.1)#模拟处理时间
print threading.current_thread(), list(args)
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
work_manager = WorkManager(10, 2)#或者work_manager = WorkManager(10000, 20)
work_manager.wait_allcomplete()
end = time.time()
print "cost all time: %s" % (end-start)