Python：线程、进程与协程(7)——
前面转载了一篇分析进程池源码的博文，是一篇分析进程池很全面的文章，点击此处可以阅读。在Python中还有一个线程池的概念，它也有并发处理能力，在一定程度上能提高系统运行效率；不正之处欢迎批评指正。
线程的生命周期可以分为5个状态：创建、就绪、运行、阻塞和终止。自线程创建到终止，线程便不断在运行、创建和销毁这3个状态。一个线程的运行时间可由此可以分为3部分：线程的启动时间、线程体的运行时间和线程的销毁时间。在多线程处理的情景中，如果线程不能被重用，就意味着每次创建都需要经过启动、销毁和运行3个过程。这必然会增加系统相应的时间，降低了效率。看看之前介绍线程的博文的例子中（点击此处可以阅读），有多少个任务，就创建多少个线程，但是由于Python特有的GIL限制，它并不是真正意义上的多线程，反而会因为频繁的切换任务等开销而降低了性能(点击此处可以了解Python的GIL)。这种情况下可以使用线程池提高运行效率。
线程池的基本原理如下图，它是通过将事先创建多个能够执行任务的线程放入池中，所需要执行的任务通常要被安排在队列任务中。一般情况下，需要处理的任务比线程数目要多，线程执行完当前任务后，会从队列中取下一个任务，知道所有的任务完成。
由于线程预先被创建并放入线程池中，同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务，因此能够避免多次创建线程，从而节省线程创建和销毁的开销，能带来更好的性能和系统稳定性。所以，说白了，Python的线程池也没有利用到多核或者多CPU的优势，只是跟普通的多线程相比，它不用去多次创建线程，节省了线程创建和销毁的时间，从而提高了性能。
Python中 线程池技术适合处理突发性大量请求或者需要大量线程来完成任务、但每个任务实际处理时间较短的场景，它能有效的避免由于系统创建线程过多而导致性能负荷过大、响应过慢等问题。下面介绍几种利用线程池的方法。
（一）自定义线程池模式
我们可以利用Queue模块和threading模块来实现线程池。Queue用来创建任务队列，threading用来创建一个线程池子。
看下面例子
import Queue,threading
class Worker(threading.Thread):
"""
定义一个能够处理任务的线程类，属于自定义线程类，自定义线程类就需要定义run()函数
"""
def __init__(self,workqueue,resultqueue,**kwargs):
threading.Thread.__init__(self,**kwargs)
self.workqueue = workqueue#存放任务的队列,任务一般都是函数
self.resultqueue = resultqueue#存放结果的队列
def run(self):
while True:
try:
#从任务队列中取出一个任务，block设置为False表示如果队列空了，就会抛出异常
callable,args,kwargs = self.workqueue.get(block=False)
res = callable(*args,**kwargs)
self.resultqueue.put(res)#将任务的结果存放到结果队列中
except Queue.Empty:#抛出空队列异常
break
class WorkerManger(object):
"""
定义一个线程池的类
"""
def __init__(self,num=10):#默认这个池子里有10个线程
self.workqueue = Queue.Queue()#任务队列，
self.resultqueue = Queue.Queue()#存放任务结果的队列
self.workers = []#所有的线程都存放在这个列表中
self._recruitthreads(num)#创建一系列线程的函数
def _recruitthreads(self,num):
"""
创建线程
"""
for i in xrange(num):
worker = Worker(self.workqueue,self.resultqueue)
self.workers.append(worker)
def start(self):
"""
启动线程池中每个线程
"""
for work in self.workers:
work.start()
def wait_for_complete(self):
"""
等待至任务队列中所有任务完成
"""
while len(self.workers):
worker = self.workers.pop()
worker.join()
if worker.isAlive() and not self.workqueue.empty():
self.workers.append(worker)
def add_job(self,callable,*args,**kwargs):
"""
往任务队列中添加任务
"""
self.workqueue.put((callable,args,kwargs))
def get_result(self,*args,**kwargs):
"""
获取结果队列
"""
return self.resultqueue.get(*args,**kwargs)
def add_result(self,result):
self.resultqueue.put(result)上面定义了一个线程池，它的初始化函数__init__()定义了一些存放相关数据的属性，这在Python的一些内部模块的类的定义中很常见，所有有时候多看看源码其实挺好的，学习大神的编程习惯和编程思想。
另外还要提到一点，Queue模块中的队列，不仅可以存放数据（指字符串，数值，列表，字典等等），还可以存放函数的（也就是任务），上面的代码中，callable是一个函数，当用put()将一个函数添加到队列时，put()接受的参数有函数对象以及该函数的相关参数，而且要是一个整体，所以就有了上面代码中的self.workqueue.put((callable,args,kwargs))。同理，当从这种存放函数的队列中取出数据，它返回的就是一个函数对象包括它的相关参数，有兴趣的可以打印出上面代码中run()里的callable,args,kwargs。如果你对Queue模块不了解，可参考我之前的博文，点击此处即可阅读。
下面就简单的举个小例子吧。
import urllib2,datetime
def open_url(url):
try:
res = urllib2.urlopen(url).getcode()
except urllib2.HTTPError, e:
res = e.code
#print res
res = str(res)
with open('/home/liulonghua/无标题文档','wr') as f:
f.write(res)
return res
if __name__ == "__main__":
urls = [
'http://www.python.org',
'http://www.python.org/about/',
'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
'http://www.python.org/doc/',
'http://www.python.org/download/',
'http://www.python.org/getit/',
'http://www.python.org/community/',
'https://wiki.python.org/moin/',
'http://planet.python.org/',
'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
'http://www.python.org/psf/',
'http://docs.python.org/devguide/',
'http://www.python.org/community/awards/'
]
t1 = datetime.datetime.now()
w = WorkerManger(2)
for url in urls:
w.add_job(open_url,url)
w.start()
w.wait_for_complete()
t2 = datetime.datetime.now()
print t2 - t1最后结果如下：
如果把上面代码改成用多线程而不是用线程池，会是怎样的呢？
代码如下：
if __name__ == "__main__":
urls = [
'http://www.python.org',
'http://www.python.org/about/',
'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
'http://www.python.org/doc/',
'http://www.python.org/download/',
'http://www.python.org/getit/',
'http://www.python.org/community/',
'https://wiki.python.org/moin/',
'http://planet.python.org/',
'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
'http://www.python.org/psf/',
'http://docs.python.org/devguide/',
'http://www.python.org/community/awards/'
]
t1 = datetime.datetime.now()
for url in urls:
t = threading.Thread(target=open_url,args=(url,))
t.start()
t.join()
t2 = datetime.datetime.now()
print t2-t1运行结果如下：
运行效率的差异还是很大的，有兴趣的可以动手试试。
（二）使用现成的线程池模块
下载安装也很简单，用pip工具
sudo pip install threadpool注意：这里要提到一点，我就陷入这个坑，还好没有花多长时间就解决了。由于我的电脑里有python2.7.12,python3.5,还有一个PyPy5.4.1，上面的指令竟然将threadpool包安装到了PyPy目录下了，所以在python2.7.12里，我import threadpool，它一直报错，如果你的系统里有多个Python版本，又没有用virtualenvs虚拟环境工具，很容易造成这种混乱，虽然我安装了virtualenvs，但在自己的电脑上很少用，这里的解决方法是：
sudo python -m pip install threadpool以区分PyPy，同理如果是在PyPy环境下安装第三方包的话，用sudo pypy -m pip install packagename,这个在之前的博文中也有介绍，感兴趣的可以点此
该模块主要的类和方法：
1.threadpool.ThreadPool:线程池类，主要是用来分派任务请求和收集运行结果。主要方法有：
（1）__init__(self,number_workers,q_size,resq_size=0,poll_timeout=5):
建立线程池，并启动对应的num_workers的线程；q_size表示任务请求队列的大小，resq_size表示存放运行结果队列的大小。
（2）createWorkers(self,num_workers，poll_timeout=5):
将num_workers数量对应的线程加入线程池
（3）dismissWorkers(self,num_workers,do_join=False):
告诉num_workers数量的工作线程在执行完当前任务后退出
（4）joinAllDismissWorkers(self):
在设置为退出的线程上执行Thread.join
（5）putRequest(self,request,block=True,timeout=None):
加入一个任务请求到工作队列
（6）pool(self,block=False)
处理任务队列中新请求。也就是循环的调用各个线程结果中的回调和错误回调。不过，当请求队列为空时会抛出 NoResultPending 异常，以表示所有的结果都处理完了。这个特点对于依赖线程执行结果继续加入请求队列的方式不太适合。
（7）wait(self)
等待执行结果，直到所有任务完成。当所有执行结果返回后，线程池内部的线程并没有销毁，而是在等待新任务。因此，wait()之后依然可以在此调用pool.putRequest()往其中添加任务。
2. threadpool.WorkerThread:处理任务的工作线程，主要有run()方法和dismiss()方法。
3.threadpool.WorkRequest:任务请求类，包含有具体执行方法的工作请求类
__init__(self,callable,args=None,kwds=None,requestID=None,callback=None,exc_callback=None)
创建一个工作请求。
4.makeRequests(callable_,args_list,callback=None,exc_callback=_handle_thread_exception):
主要函数，用来创建具有相同的执行函数但参数不同的一系列工作请求。
有了上面自定义线程池模式的基础，这个模块不难理解，有兴趣的可以去看看该模块的源码。它的使用步骤一般如下：
（1）引入threadpool模块
（2）定义线程函数
（3）创建线程 池threadpool.ThreadPool()
（4）创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests()
（5）将创建的多个任务put到线程池中,threadpool.putRequest
（6）等到所有任务处理完毕theadpool.pool()
将上面的例子用线程池模块进行修改，代码如下：
import threadpool
if __name__ == "__main__":
urls = [
'http://www.python.org',
'http://www.python.org/about/',
'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
'http://www.python.org/doc/',
'http://www.python.org/download/',
'http://www.python.org/getit/',
'http://www.python.org/community/',
'https://wiki.python.org/moin/',
'http://planet.python.org/',
'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
'http://www.python.org/psf/',
'http://docs.python.org/devguide/',
'http://www.python.org/community/awards/'
]
t1 = datetime.datetime.now()
pool = threadpool.ThreadPool(2)
requests = threadpool.makeRequests(open_url,urls)
[pool.putRequest(req) for req in requests]
pool.wait()
t2 = datetime.datetime.now()
print t2-t1执行结果如下：
该模块的其它方法，感兴趣的可以自己动手体会下。
（3）multiprocessing.dummy 执行多线程任务
multiprocessing.dummy 模块与 multiprocessing 模块的区别： dummy 模块是多线程，而 multiprocessing 是多进程， api 都是通用的。
Python3里的multiprocessing里也有现成的线程池，如下
from multiprocessing.pool import ThreadPool有时候看到有人这么用dummy,from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool ,把它当作了一个线程池。它的属性和方法可以参考进程池。将上面的例子可以用这种方法改下代码如下：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
if __name__ == "__main__":
urls = [
'http://www.python.org',
'http://www.python.org/about/',
'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
'http://www.python.org/doc/',
'http://www.python.org/download/',
'http://www.python.org/getit/',
'http://www.python.org/community/',
'https://wiki.python.org/moin/',
'http://planet.python.org/',
'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
'http://www.python.org/psf/',
'http://docs.python.org/devguide/',
'http://www.python.org/community/awards/'
]
t1 = datetime.datetime.now()
pool =ThreadPool(2)
pool.map(open_url,urls)
pool.close()
pool.join()
t2 = datetime.datetime.now()
print t2-t1运行结果如下：
我觉得上面三种方法的主体思路还是差不多的，还是比较好理解的，希望对你有帮助，不正之处欢迎批评指正！