python自定义线程池

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

详细代码

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。

# 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。