1.在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。在python中，没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块。下面是一个简单的线程池：
import threading,time,os,queue
class ThreadPool(object):
def __init__(self,maxsize):
self.maxsize = maxsize
self._q = queue.Queue(self.maxsize)
for i in range(self.maxsize):
self._q.put(threading.Thread)
def getThread(self):
return self._q.get()
def addThread(self):
self._q.put(threading.Thread)
def fun(num,p):
print('this is thread [%s]'%num)
time.sleep(1)
p.addThread()
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPool(2)
for i in range(103):
t = pool.getThread()
a = t(target = fun,args = (i,pool))
a.start()
上面的例子是把线程类当做元素添加到队列内。实现方法比较糙，每个线程使用后就被抛弃，一开始就将线程开到满，因此性能较差。下面是一个相对好一点的例子，在这个例子中，队列里存放的不再是线程对象，而是任务对象，线程池也不是一开始就直接开辟所有线程，而是根据需要，逐步建立，直至池满。通过详细的代码注释，应该会有个清晰的理解。
2.高级版线程池
"""
一个基于thread和queue的线程池，以任务为队列元素，动态创建线程，重复利用线程，
通过close和terminate方法关闭线程池。
"""
import queue
import threading
import contextlib
import time
# 创建空对象,用于停止线程
StopEvent = object()
def callback(status, result):
"""
根据需要进行的回调函数，默认不执行。
:param status: action函数的执行状态
:param result: action函数的返回值
:return:
"""
pass
def action(thread_name,arg):
"""
真实的任务定义在这个函数里
:param thread_name: 执行该方法的线程名
:param arg: 该函数需要的参数
:return:
"""
# 模拟该函数执行了0.1秒
time.sleep(0.1)
print("第%s个任务调用了线程 %s，并打印了这条信息！" % (arg+1, thread_name))
class ThreadPool:
def __init__(self, max_num, max_task_num=None):
"""
初始化线程池
:param max_num: 线程池最大线程数量
:param max_task_num: 任务队列长度
"""
# 如果提供了最大任务数的参数，则将队列的最大元素个数设置为这个值。
if max_task_num:
self.q = queue.Queue(max_task_num)
# 默认队列可接受无限多个的任务
else:
self.q = queue.Queue()
# 设置线程池最多可实例化的线程数
self.max_num = max_num
# 任务取消标识
self.cancel = False
# 任务中断标识
self.terminal = False
# 已实例化的线程列表
self.generate_list = []
# 处于空闲状态的线程列表
self.free_list = []
def put(self, func, args, callback=None):
"""
往任务队列里放入一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数
1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
# 先判断标识，看看任务是否取消了
if self.cancel:
return
# 如果没有空闲的线程，并且已创建的线程的数量小于预定义的最大线程数，则创建新线程。
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread()
# 构造任务参数元组，分别是调用的函数，该函数的参数，回调函数。
w = (func, args, callback,)
# 将任务放入队列
self.q.put(w)
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
# 每个线程都执行call方法
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数。在正常情况下，每个线程都保存生存状态，
直到获取线程终止的flag。
"""
# 获取当前线程的名字
current_thread = threading.currentThread().getName()
# 将当前线程的名字加入已实例化的线程列表中
self.generate_list.append(current_thread)
# 从任务队列中获取一个任务
event = self.q.get()
# 让获取的任务不是终止线程的标识对象时
while event != StopEvent:
# 解析任务中封装的三个参数
func, arguments, callback = event
# 抓取异常，防止线程因为异常退出
try:
# 正常执行任务函数
result = func(current_thread, *arguments)
success = True
except Exception as e:
# 当任务执行过程中弹出异常
result = None
success = False
# 如果有指定的回调函数
if callback is not None:
# 执行回调函数，并抓取异常
try:
callback(success, result)
except Exception as e:
pass
# 当某个线程正常执行完一个任务时，先执行worker_state方法
with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
# 如果强制关闭线程的flag开启，则传入一个StopEvent元素
if self.terminal:
event = StopEvent
# 否则获取一个正常的任务，并回调worker_state方法的yield语句
else:
# 从这里开始又是一个正常的任务循环
event = self.q.get()
else:
# 一旦发现任务是个终止线程的标识元素，将线程从已创建线程列表中删除
self.generate_list.remove(current_thread)
def close(self):
"""
执行完所有的任务后，让所有线程都停止的方法
"""
# 设置flag
self.cancel = True
# 计算已创建线程列表中线程的个数，然后往任务队列里推送相同数量的终止线程的标识元素
full_size = len(self.generate_list)
while full_size:
self.q.put(StopEvent)
full_size -= 1
def terminate(self):
"""
在任务执行过程中，终止线程，提前退出。
"""
self.terminal = True
# 强制性的停止线程
while self.generate_list:
self.q.put(StopEvent)
# 该装饰器用于上下文管理
@contextlib.contextmanager
def worker_state(self, state_list, worker_thread):
"""
用于记录空闲的线程，或从空闲列表中取出线程处理任务
"""
# 将当前线程，添加到空闲线程列表中
state_list.append(worker_thread)
# 捕获异常
try:
# 在此等待
yield
finally:
# 将线程从空闲列表中移除
state_list.remove(worker_thread)
# 调用方式
if __name__ == '__main__':
# 创建一个最多包含5个线程的线程池
pool = ThreadPool(5)
# 创建100个任务，让线程池进行处理
for i in range(100):
pool.put(action, (i,), callback)
# 等待一定时间，让线程执行任务
time.sleep(3)
print("-" * 50)
print("\033[32;0m任务停止之前线程池中有%s个线程，空闲的线程有%s个！\033[0m"
% (len(pool.generate_list), len(pool.free_list)))
# 正常关闭线程池
pool.close()
print("任务执行完毕，正常退出！")
# 强制关闭线程池
# pool.terminate()
# print("强制停止任务！")
3.利用简单线程池和paramiko实现对远程服务器的访问获取到相关信息：（自己写的例子，比较low）
import paramiko,threading
import queue
class ThreadPool(object):
def __init__(self,maxsize):
self.maxsize = maxsize
self._q = queue.Queue(self.maxsize)
for i in range(self.maxsize):
self._q.put(threading.Thread)
def getThread(self):
return self._q.get()
def addThread(self):
self._q.put(threading.Thread)
def ssh_fun(ip,user,password,pool):
try:
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect(ip, 22, user, password)
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('hostname')
info = stdout.read().decode().strip()
print('IP:%s hostname:%s'%(ip,info))
ssh.close()
except Exception:
print('sorry I can`t connect this server [%s]'%ip)
pool.addThread()
if __name__ == '__main__':
t_list = []
pool = ThreadPool(2)
with open('aaa','r+',encoding='utf-8') as f:
for line in f:
split = line.split()
ip,user,password = split[0],split[1],split[2]
th = pool.getThread()
t = th(target=ssh_fun,args=(ip,user,password,pool))
t.start()
t_list.append(t)
for i in t_list:
i.join()
在这里我为了测试线程池中只有两个线程，并且我这个是读取aaa文件的，这个文件中包含用户名和密码等相关信息，样子如下（其实可以把这些放进数据库中，使用python从数据库中进行读取）：
192.168.32.167 root 111111
192.168.32.110 root 111111
192.168.32.120 root 111111
192.168.32.150 root 111111
而最后执行的效果如下：
IP:192.168.32.167 hostname:ns.root
sorry I can`t connect this server [192.168.32.110]
IP:192.168.32.150 hostname:localhost.localdomain
sorry I can`t connect this server [192.168.32.120]4.改进版结合了mysql向数据库中插入数据：
import paramiko,threading
import queue
import pymysql
class ThreadPool(object):
def __init__(self,maxsize):
self.maxsize = maxsize
self._q = queue.Queue(self.maxsize)
for i in range(self.maxsize):
self._q.put(threading.Thread)
def getThread(self):
return self._q.get()
def addThread(self):
self._q.put(threading.Thread)
def ssh_fun(ip,user,password,pool,db):
cursor = db.cursor()
try:
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect(ip, 22, user, password)
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('hostname')
info = stdout.read().decode().strip()
print('IP:%s hostname:%s'%(ip,info))
try:
cursor.execute('insert into server_status(ip,password,hostname) values ("%s","%s","%s")' %(ip,password,info))
db.commit()
except:
db.rollback()
ssh.close()
except Exception:
print('sorry I can`t connect this server [%s]'%ip)
pool.addThread()
if __name__ == '__main__':
t_list = []
pool = ThreadPool(3)
db = pymysql.connect('192.168.32.188', 'hjc', '111111', 'hjc')
with open('aaa','r+',encoding='utf-8') as f:
for line in f:
split = line.split()
ip,user,password = split[0],split[1],split[2]
th = pool.getThread()
t = th(target=ssh_fun,args=(ip,user,password,pool,db))
t.start()
t_list.append(t)
for i in t_list:
i.join()
db.close()
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
