在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点，比如 线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等，而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor，可能很多小伙伴会疑惑，threading 模块能创建线程，ThreadPoolExecutor 也能创建线程，两者都有什么区别呢？
众所周知，程序中使用线程会提高运行效率，虽然线程是计算机的最小单位，但是线程的创建和使用一样会占用计算机资源和产生开销，一旦创建成千上万的线程，计算机一样会死机！一个合理的程序永远都是以消耗最少的资源干最多的事，就像公司老板，永远都想以最少的钱，招最少的人，干最多的事！
哪个二货在背后说我
一.线程池原理
大家都使用过迅雷下载，当同时下载1000个任务甚至更多的时候，就算开通vip同时下载的数量也只有8个。如果同时创建1000个线程，首先对计算器的开销也很大，而且每次只运行8个线程，需要不停的创建和销毁，这样会显得很麻烦。
而使用线程池ThreadPoolExecutor就可以解决上面的问题，其实只需要8个线程就行了，每个线程各分配一个任务，剩下的任务排队等待，当某个线程完成了任务的时候，排队任务就可以安排给这个线程继续执行，这就是所谓的线程池ThreadPoolExecutor原理！
二.线程池ThreadPoolExecutor函数介绍
1.ThreadPoolExecutor构造实例的时候，传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。
2.使用submit函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。
3.通过submit函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束。下面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。
4.使用cancel()方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。
5.使用result()方法可以获取任务的返回值，注意：这个方法是阻塞的。
三.线程池ThreadPoolExecutor简单使用
# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python @Github:www.github.com @File:python_threadpool.py @Time:2019/11/29 1queue5:25 @Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！ """ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟下载的时间 def down_video(times): time.sleep(times) print("down video {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞 task1 = executor.submit(down_video, (3)) task2 = executor.submit(down_video, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print("任务1是否已经完成：",task1.done()) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功 print("取消任务2：",task2.cancel()) time.sleep(4) print("任务1是否已经完成：",task1.done()) # result方法可以获取task的执行结果 print(task1.result())
输出结果：
任务1是否已经完成： False
取消任务2： False
down video 2s finished
down video 3s finished
任务1是否已经完成： True
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线程池的使用远不止如此，由于篇幅有限，关于线程池as_completed / map / wait 函数等我们留到下一篇文章继续介绍~~~
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