Python面试题: 如何在 Python 中实现一个线程池?
在 Python 中,实现线程池可以使用内置的 concurrent.futures 模块,该模块提供了一个高层次的接口来管理并发任务。ThreadPoolExecutor 类是实现线程池的主要工具。以下是一些使用示例,展示如何在 Python 中实现和使用线程池:
1. 基本使用
首先,创建一个线程池,并使用 submit 方法将任务提交给线程池:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import timedef task(n):print(f"Task {n} is running")time.sleep(2)return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池,最大线程数为3
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 提交多个任务futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 等待任务完成并获取结果for future in as_completed(futures):print(future.result())
在这个示例中,线程池最多可以同时运行3个任务,所有5个任务会被提交到线程池,并通过 as_completed 函数等待它们的完成。
2. 使用 map 方法
ThreadPoolExecutor 提供了一个 map 方法,可以用来将一个函数应用到一个可迭代对象的每个元素上,类似于内置的 map 函数,但它会并行地执行任务:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import timedef task(n):print(f"Task {n} is running")time.sleep(2)return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池,最大线程数为3
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:# 使用 map 方法并行执行任务results = executor.map(task, range(5))# 打印结果for result in results:print(result)
3. 处理异常
在提交任务时,如果任务中发生异常,ThreadPoolExecutor 可以捕获并处理这些异常:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n):if n == 2:raise ValueError("An error occurred in task 2")return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]for future in as_completed(futures):try:result = future.result()except Exception as e:print(f"Task raised an exception: {e}")else:print(result)
4. 使用 shutdown 方法
线程池可以使用 shutdown 方法来显式关闭。在 with 语句块中使用 ThreadPoolExecutor 时,它会自动调用 shutdown 方法,但你也可以显式调用它:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task(n):print(f"Task {n} is running")return f"Task {n} completed"# 创建一个线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]# 等待所有任务完成
for future in as_completed(futures):print(future.result())# 显式关闭线程池
executor.shutdown()
这些示例展示了如何在 Python 中使用 ThreadPoolExecutor 来创建和管理线程池。ThreadPoolExecutor 提供了一种简单且有效的方法来处理并发任务,使代码更加简洁和易于维护。
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