# Python中的线程池及其停止方法
线程池是一种用于管理和执行线程的机制,它可以有效地控制资源的分配和线程的生命周期。Python提供了`concurrent.futures`模块,其中包含了线程池的实现。本文将介绍如何在Python中使用线程池,并讨论如何停止线程池。
## 什么是线程池?
在介绍线程池之前,我们先来了解一下线程。
线程是程序执行的最小单元,它是运行在操作系统内核上的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-26 15:13:19
                            
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            # Python Pool线程停止的探讨与实现
在现代软件开发中,多线程和并行处理已经成为提升程序性能的重要手段。Python提供了`concurrent.futures`模块,其中的`ThreadPoolExecutor`和`ProcessPoolExecutor`类为开发者提供了简单易用的接口来实现线程和进程池。本篇文章将主要探讨如何在Python中管理线程池的停止,避免资源浪费和潜在的死锁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                     上一篇,已经说了multiprocessing包提供了进程池的概念。可以直接利用。这里,直接贴出代码简单说明一下就好。 代码如下:from module import IpCheck
from module import MyLogger
from multiprocessing impor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            源于:  执行类代码 --parallel_str_search.py – 函数do_search  进程池pool中的apply方法与apply_async方法比较:  1. apply方法是阻塞的     意思是等待当前子进程执行完毕后,再执行下一个进程。import time
from multiprocessing import Pool
def run(msg):
    print(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            我使用多进程的一般方式,都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题,还希望大佬予以指正。示例:"""
探索pool.map多进程执行方式的实质
"""
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from datetime import dat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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              什么是进程和线程?  进程是指计算机中已运行的程序,是系统进行资源分配和调度的基本单位;线程是CPU调度和分派的基本单位,一般来说,进程是线程的容器,一个进程可以包含多个线程。最近因为一个计算时间比较长的程序,接触了Python的多进程计算,Python实现多进程多线程计算还是比较容易的,我用的是Python的multiprocessing模块。   Python的multiproc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            需要注意的是,如果使用多线程,用法一定要加上if __name__=='__main__':(Python中的multiprocess提供了Process类,实现进程相关的功能。但是它基于fork机制,因此不被windows平台支持。想要在windows中运行,必须使用if __name__=='__main__':的方式),但是我有另一种方法在使用线程池的时候可以不使用name_mian,最下面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            进程池Pool当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            from multiprocessing import Process, Pool
import time
def select():
    time.sleep(1)
    print(time.ctime())
    return '这是每个进行执行完后返回的值,该值会会被 callback函数接收'
def foo(args):
    print(args)
if __n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            初始化Pool时,可以指定⼀个最大进程池,当有新进程提交时,如果池还没有满,那么就会创建新进程请求;但如果池中达到最大值,那么就会等待,待池中有进程结束,新进程来执行。非阻塞式:apply_async(func[,        args[,      &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            更多信息请参考官网地址:https://docs.python.org/3.6/library/json.html 19.2. json - JSON编码器和解码器Source code: Lib/json/__init__.py由RFC 7159(其中删除RFC 4627)和ECMA-404指定的JSON(JavaScript对象表示法)是一种轻量级数据交换格式,灵            
                
         
            
            
            
            一、threadpool   基本用法pip install threadpool   pool = ThreadPool(poolsize)  
requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)  
[pool.putRequest(req) for req in requests            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            和选用线程池来关系多线程类似,当程序中设置到多进程编程时,Python 提供了更好的管理多个进程的方式,就是使用进程池。进程池可以提供指定数量的进程给用户使用,即当有新的请求提交到进程池中时,如果池未满,则会创建一个新的进程用来执行该请求;反之,如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,只要池中有进程空闲下来,该请求就能得到执行。Python multiprocessing            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python自2.6开始提供了多进程模块multiprocessing,进程池使用multiprocessing.pool,pool的构造如下:multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]])   
   processes表示pool中进程的数目,默认地为当前CP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            #!/usr/bin/env pythonfrom multiprocessing import Poolimport timedef sayHi(a):        time.sleep(5)        return a**aif __name__ =="__main__":    &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 如何实现Python中的"Pool"用法
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(开始)
    B(导入必要的库)
    C(创建Pool对象)
    D(定义任务函数)
    E(执行任务)
    F(关闭Pool)
    G(结束)
    A --> B --> C --> D --> E --> F --> G
```
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # PYTHON Pool参数
## 介绍
在Python编程语言中,函数是一种非常重要的程序组织方式。函数可以帮助我们将代码分割成模块化的部分,使得代码更加清晰、可读性更高。而在函数中,参数是必不可少的组成部分。Python中的函数参数非常灵活,允许我们定义多种类型的参数,以满足不同的需求。
本文将介绍Python中的Pool参数,了解它的概念、使用方法以及一些示例,帮助读者更好地理解和应            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 实现 python Pool apply 的步骤
在介绍如何使用 python 的 `Pool apply` 方法之前,我们首先需要了解整个实现的流程。下面是一个简单的流程图,展示了实现 `Pool apply` 的步骤:
```mermaid
stateDiagram
    [*] --> 创建进程池
    创建进程池 --> 添加任务
    添加任务 --> 执行任务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何关闭Python进程池
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何实现Python进程池的关闭操作。首先,让我们来看一下整个流程,然后逐步解释每个步骤需要做什么。
## 流程概述
以下是关闭Python进程池的步骤概述:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建进程池 |
| 步骤2 | 添加任务到进程池 |
| 步骤3 | 关闭进程池 |
| 步骤4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 `aioredis` 连接 Redis:构建高性能异步数据库连接池
在现代软件开发中,异步编程和高性能数据库连接池是开发者关注的重点。Redis 是一个流行的内存数据结构存储,广泛应用于缓存、消息队列等场景。而 `aioredis` 是一个为 asyncio 设计的 Redis 客户端,可以帮助开发者构建高效的异步系统。本文将介绍如何利用 `aioredis` 创建 Redis 连接池            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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