python并发编程学习笔记--在web服务中使用线程池 day05

在web服务中使用线程池可以提高服务器的并发处理能力，尤其是在高并发的情况下，可以提高请求的响应速度。

Python中可以使用多种方式实现线程池，比如使用标准库中的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor模块。这个模块提供了一个简单易用的接口，可以方便地创建线程池，并提交任务执行。

示例1：

import json
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import flask

app = flask.Flask(__name__)
pool = ThreadPoolExecutor()


def read_file():
    time.sleep(0.1)
    return "file result"


def read_db():
    time.sleep(0.2)
    return "db result"


def read_api():
    time.sleep(0.3)
    return "api result"


@app.route("/")
def index():
    result_file = pool.submit(read_file)
    result_db = pool.submit(read_db)
    result_api = pool.submit(read_api)

    return json.dumps({
        "result_file": result_file.result(),
        "result_db": result_db.result(),
        "result_api": result_api.result(),
    })


if __name__ == "__main__":
    app.run()

示例2：