python自定义线程池

python

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。

我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的。

主要思路:


 

  任务获取和执行:

  1、任务加入队列,等待线程来获取并执行。

  2、按需生成线程,每个线程循环取任务。

  线程销毁:

  1、获取任务是终止符时,线程停止。

  2、线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符。

  3、线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符。


流程概要设计:


详细代码:

  


import threading

import contextlib

from Queue import Queue

import time

class ThreadPool(object):

def __init__(self, max_num):

self.StopEvent = 0#线程任务终止符,当线程从队列获取到StopEvent时,代表此线程可以销毁。可设置为任意与任务有区别的值。

self.q = Queue()

self.max_num = max_num #最大线程数

self.terminal = False #是否设置线程池强制终止

self.created_list = [] #已创建线程的线程列表

self.free_list = [] #空闲线程的线程列表

self.Deamon=False #线程是否是后台线程

def run(self, func, args, callback=None):

"""

线程池执行一个任务

:param func: 任务函数

:param args: 任务函数所需参数

:param callback:

:return: 如果线程池已经终止,则返回True否则None

"""

if len(self.free_list) == 0 and len(self.created_list) < self.max_num:

self.create_thread()

task = (func, args, callback,)

self.q.put(task)

def create_thread(self):

"""

创建一个线程

"""

t = threading.Thread(target=self.call)

t.setDaemon(self.Deamon)

t.start()

self.created_list.append(t)#将当前线程加入已创建线程列表created_list

def call(self):

"""

循环去获取任务函数并执行任务函数

"""

current_thread = threading.current_thread() #获取当前线程对象·

event = self.q.get() #从任务队列获取任务

while event != self.StopEvent: #判断获取到的任务是否是终止符

func, arguments, callback = event#从任务中获取函数名、参数、和回调函数名

try:

result = func(*arguments)

func_excute_status =True#func执行成功状态

except Exception as e:

func_excute_status = False

result =None

print '函数执行产生错误', e#打印错误信息

if func_excute_status:#func执行成功后才能执行回调函数

if callback is not None:#判断回调函数是否是空的

try:

callback(result)

except Exception as e:

print '回调函数执行产生错误', e # 打印错误信息

with self.worker_state(self.free_list,current_thread):

#执行完一次任务后,将线程加入空闲列表。然后继续去取任务,如果取到任务就将线程从空闲列表移除

if self.terminal:#判断线程池终止命令,如果需要终止,则使下次取到的任务为StopEvent。

event = self.StopEvent

else: #否则继续获取任务

event = self.q.get() # 当线程等待任务时,q.get()方法阻塞住线程,使其持续等待

else:#若线程取到的任务是终止符,就销毁线程

#将当前线程从已创建线程列表created_list移除

self.created_list.remove(current_thread)

def close(self):

"""

执行完所有的任务后,所有线程停止

"""

full_size = len(self.created_list)#按已创建的线程数量往线程队列加入终止符。

while full_size:

self.q.put(self.StopEvent)

full_size -= 1

def terminate(self):

"""

无论是否还有任务,终止线程

"""

self.terminal = True

while self.created_list:

self.q.put(self.StopEvent)

self.q.queue.clear()#清空任务队列

def join(self):

"""

阻塞线程池上下文,使所有线程执行完后才能继续

"""

for t in self.created_list:

t.join()

@contextlib.contextmanager#上下文处理器,使其可以使用with语句修饰

def worker_state(self, state_list, worker_thread):

"""

用于记录线程中正在等待的线程数

"""

state_list.append(worker_thread)

try:

yield

finally:

state_list.remove(worker_thread)

if __name__ == '__main__':

def Foo(arg):

return arg

# time.sleep(0.1)

def Bar(res):

print res

pool=ThreadPool(5)

# pool.Deamon=True#需在pool.run之前设置

for i in range(1000):

pool.run(func=Foo,args=(i,),callback=Bar)

pool.close()

pool.join()

# pool.terminate()

print "任务队列里任务数%s" %pool.q.qsize()

print "当前存活子线程数量:%d" % threading.activeCount()

print "当前线程创建列表:%s" %pool.created_list

print "当前线程创建列表:%s" %pool.free_list

import threading

import contextlib

from Queue import Queue

import time

class ThreadPool(object):

def __init__(self, max_num):

self.StopEvent = 0#线程任务终止符,当线程从队列获取到StopEvent时,代表此线程可以销毁。可设置为任意与任务有区别的值。

self.q = Queue()

self.max_num = max_num #最大线程数

self.terminal = False #是否设置线程池强制终止

self.created_list = [] #已创建线程的线程列表

self.free_list = [] #空闲线程的线程列表

self.Deamon=False #线程是否是后台线程

def run(self, func, args, callback=None):

"""

线程池执行一个任务

:param func: 任务函数

:param args: 任务函数所需参数

:param callback:

:return: 如果线程池已经终止,则返回True否则None

"""

if len(self.free_list) == 0 and len(self.created_list) < self.max_num:

self.create_thread()

task = (func, args, callback,)

self.q.put(task)

def create_thread(self):

"""

创建一个线程

"""

t = threading.Thread(target=self.call)

t.setDaemon(self.Deamon)

t.start()

self.created_list.append(t)#将当前线程加入已创建线程列表created_list

def call(self):

"""

循环去获取任务函数并执行任务函数

"""

current_thread = threading.current_thread() #获取当前线程对象·

event = self.q.get() #从任务队列获取任务

while event != self.StopEvent: #判断获取到的任务是否是终止符

func, arguments, callback = event#从任务中获取函数名、参数、和回调函数名

try:

result = func(*arguments)

func_excute_status =True#func执行成功状态

except Exception as e:

func_excute_status = False

result =None

print '函数执行产生错误', e#打印错误信息

if func_excute_status:#func执行成功后才能执行回调函数

if callback is not None:#判断回调函数是否是空的

try:

callback(result)

except Exception as e:

print '回调函数执行产生错误', e # 打印错误信息

with self.worker_state(self.free_list,current_thread):

#执行完一次任务后,将线程加入空闲列表。然后继续去取任务,如果取到任务就将线程从空闲列表移除

if self.terminal:#判断线程池终止命令,如果需要终止,则使下次取到的任务为StopEvent。

event = self.StopEvent

else: #否则继续获取任务

event = self.q.get() # 当线程等待任务时,q.get()方法阻塞住线程,使其持续等待

else:#若线程取到的任务是终止符,就销毁线程

#将当前线程从已创建线程列表created_list移除

self.created_list.remove(current_thread)

def close(self):

"""

执行完所有的任务后,所有线程停止

"""

full_size = len(self.created_list)#按已创建的线程数量往线程队列加入终止符。

while full_size:

self.q.put(self.StopEvent)

full_size -= 1

def terminate(self):

"""

无论是否还有任务,终止线程

"""

self.terminal = True

while self.created_list:

self.q.put(self.StopEvent)

self.q.queue.clear()#清空任务队列

def join(self):

"""

阻塞线程池上下文,使所有线程执行完后才能继续

"""

for t in self.created_list:

t.join()

@contextlib.contextmanager#上下文处理器,使其可以使用with语句修饰

def worker_state(self, state_list, worker_thread):

"""

用于记录线程中正在等待的线程数

"""

state_list.append(worker_thread)

try:

yield

finally:

state_list.remove(worker_thread)

if __name__ == '__main__':

def Foo(arg):

return arg

# time.sleep(0.1)

def Bar(res):

print res

pool=ThreadPool(5)

# pool.Deamon=True#需在pool.run之前设置

for i in range(1000):

pool.run(func=Foo,args=(i,),callback=Bar)

pool.close()

pool.join()

# pool.terminate()

print "任务队列里任务数%s" %pool.q.qsize()

print "当前存活子线程数量:%d" % threading.activeCount()

print "当前线程创建列表:%s" %pool.created_list

print "当前线程创建列表:%s" %pool.free_list

 关于上下文处理:


来个简单例子说明:
下面的代码手动自定义了一个myopen方法,模拟我们常见的with open() as f:语句。具体的contextlib模块使用,会单独开章来将。

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# coding:utf-8

import contextlib

 

@contextlib.contextmanager  #定义该函数支持上下文with语句

def myopen(filename,mode):

    f=open(filename,mode)

    try:

        yield f.readlines()  #正常执行返回f.readlines()

    except Exception as e:

        print e

 

    finally:

        f.close()  #最后在with代码快执行完毕后返回执行finally下的f.close()实现关闭文件

 

if __name__ == '__main__':

    with myopen(r'c:\ip1.txt','r') as f:

        for line in f:

            print line

总结


  实现这个线程池我吐血三升啊。

以上是 python自定义线程池 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/388654.html

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