python--多线程和线程池

python多线程

内建模块中的threading是_thread的丰富版，提供了创建线程和启动线程的方法

# coding=utf-8
import threading
import time


start = time.time()
print("主线程：", threading.current_thread())


def handler():
    print('处理中')
    print("子线程：", threading.current_thread())
    time.sleep(5)
    print('处理完成')


t = threading.Thread(target=handler)
t1 = threading.Thread(target=handler)
t2 = threading.Thread(target=handler)
t3 = threading.Thread(target=handler)

t.start()
t1.start()
t2.start()
t3.start()

finish = time.time()

cost = finish - start

print("总耗时：", cost)


# 创建一个带参数的

执行结果：

主线程： <_MainThread(MainThread, started 21588)>
处理中
子线程： 
处理中
子线程： 
处理中
子线程： 
处理中
子线程： 
总耗时： 0.0020377635955810547
处理完成
处理完成
处理完成
处理完成

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python线程池

python的线程池可以使用内建模块concurrent中的futures提供的ThreadPoolExecutor类来实例化一个线程池，其中max_worker参数是指该线程池中用于执行任务的worker最大个数，也就是该线程池中同时存在的线程个数上限，thread_name_prefix参数是可选参数，可以自己指定该线程池所创建的线程的名称前缀，可以用于与其他线程池创建的线程作区分。

# coding=utf-8
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import threading


# 创建一个线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=3, thread_name_prefix='pool')  


def handler(t):
    print("开始执行任务......", "当前时间：", time.time())
    print("当前线程：", threading.current_thread())
    time.sleep(t)
    print("任务执行完成!")


for i in range(10):
    pool.submit(handler, 3)

执行结果：

开始执行任务...... 当前时间： 1598371612.3126664
当前线程： 
开始执行任务...... 当前时间： 1598371612.3126664
当前线程： 
开始执行任务...... 当前时间： 1598371612.3136647
当前线程： 
任务执行完成!
任务执行完成!
开始执行任务...... 当前时间： 1598371615.316099
当前线程： 
开始执行任务...... 当前时间： 1598371615.316099
当前线程： 
任务执行完成!
开始执行任务...... 当前时间： 1598371615.316099
当前线程： 
任务执行完成!
任务执行完成!
开始执行任务...... 当前时间： 1598371618.3230267
当前线程： 
开始执行任务...... 当前时间： 1598371618.3230267
任务执行完成!
开始执行任务...... 当前时间： 1598371618.3240113
当前线程： 
当前线程： 
任务执行完成!
开始执行任务...... 当前时间： 1598371621.3355358
当前线程： 
任务执行完成!
任务执行完成!
任务执行完成!