物件導向開發中，大家知道建立和銷毀物件是很費時間的，因為建立乙個物件要獲取記憶體資源或者其它更多資源。無節制的建立和銷毀執行緒是一種極大的浪費。那我們可不可以把執行完任務的執行緒不銷毀而重複利用呢？彷彿就是把這些執行緒放進乙個池子，一方面我們可以控制同時工作的執行緒數量，一方面也避免了建立和銷毀產生的開銷。
執行緒在官方文件沒有明確說明，但是是在multiprocessing 中給出了定義
from multiprocessing.pool import threadpool
import threading,time
pool = threadpool(3);#定義乙個執行緒池，執行緒池中有3個執行緒，等待呼叫
def double(n):
t = threading.currentthread()
time.sleep(1)
print('當前程序名：{},計算結果為{}'.format(t.name,n*2))
pool.map(double,range(5));
當前程序名：thread-110,計算結果為2
當前程序名：thread-112,計算結果為0
當前程序名：thread-111,計算結果為4
當前程序名：thread-110,計算結果為6
當前程序名：thread-112,計算結果為8
下面我們自定義乙個執行緒：
import threading, queue,time
def double(n):
return 2*n
class mythread(threading.thread):#自定義乙個程序類
def __init__(self,queue):
super(mythread,self).__init__()##先繼續父類所有的屬性
self._queue = queue# 用來儲存傻
self.daemon = true# 程序必須是守護程序（程序完成後不會死掉）
self.start()#程序是要啟動狀態
def run(self):#重定義run函式
while 1:
f,args,kargs = self._queue.get()#f為函式，其它為引數
try:
print('using {}'.format(self._name))#列印程序名
print(f(*args,**kargs))
except exception as e:
print(e)
self._queue.task_done() ## 任務完成，
class threadpool():##定義一俱個執行緒池
def __init__(self,size):
self._queue =queue.queue(size)
for _ in range(size):#在程序池生成程序
mythread(self._queue)
def add_task(self,f,*args,**kargs):
self._queue.put((f, args, kargs))#給程序執行任務
def wail_complete(self):
self._queue.join()#阻礙程序到其它程序全部完成
pool = threadpool(5)
for i in range(10):#給執行緒池中加了10個任務
pool.add_task(double,i)
time.sleep(0.5)
pool.wail_complete()
執行結果：
using thread-121
0using thread-122
2using thread-123
4using thread-124
6using thread-125
8using thread-121
10using thread-122
12using thread-123
14using thread-124
16using thread-125
18結果分析 ：十個任務，用的始終是程序池中的五個程序
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