python线程池threadpool使用篇
2019/7/15 0:51:21
本文主要是介绍python线程池threadpool使用篇,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
最近在做一个视频设备管理的项目,设备包括(摄像机,DVR,NVR等),包括设备信息补全,设备状态推送,设备流地址推送等,如果同时导入的设备数量较多,如果使用单线程进行设备检测,那么由于设备数量较多,会带来较大的延时,因此考虑多线程处理此问题。
可以使用python语言自己实现线程池,或者可以使用第三方包threadpool线程池包,本主题主要介绍threadpool的使用以及其里面的具体实现。
1、安装
使用安装:
pip installthreadpool
2、使用
(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()
import threadpool def ThreadFun(arg1,arg2): pass def main(): device_list=[object1,object2,object3......,objectn]#需要处理的设备个数 task_pool=threadpool.ThreadPool(8)#8是线程池中线程的个数 request_list=[]#存放任务列表 #首先构造任务列表 for device in device_list: request_list.append(threadpool.makeRequests(ThreadFun,[((device, ), {})])) #将每个任务放到线程池中,等待线程池中线程各自读取任务,然后进行处理,使用了map函数,不了解的可以去了解一下。 map(task_pool.putRequest,request_list) #等待所有任务处理完成,则返回,如果没有处理完,则一直阻塞 task_pool.poll() if __name__=="__main__": main()
上面就是一个具体的线程池的使用流程
threadpool具体的定义如下:
class ThreadPool: """A thread pool, distributing work requests and collecting results. See the module docstring for more information. """ def __init__(self, num_workers, q_size=0, resq_size=0, poll_timeout=5): pass def createWorkers(self, num_workers, poll_timeout=5): pass def dismissWorkers(self, num_workers, do_join=False): pass def joinAllDismissedWorkers(self): pass def putRequest(self, request, block=True, timeout=None): pass def poll(self, block=False): pass def wait(self): pass
下一节会详细介绍上面的整个流程以及每个函数:python 线程池threadpool(实现篇)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持找一找教程网。
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