并发编程-线程池

线程池通过concurrent.futures包中导入ThreadPoolExecutor(也可以导入进程池，ProcessPoolExecutor。 基本方法用法与线程一致)
-基本方法：

1. 起线程池t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5).其中max_workers的值为多线程的数量，一般不超过cpu数*5
2. 提交任务t_pool.submit(func, args).其中func为需要执行的函数，args为需要传给func的参数
3. 等待所有线程执行完毕后再执行后续的主进程代码t_pool.shutdown()
4. 回调函数t.add_done_callback(call_back). t为submit后得到的返回值，在通过add_done_callback调用回调函数，将每个值传给回调函数call_back
5. map(func, iterator). 功能与submit类似，只是不能获得函数的返回值。其中func为需要执行的函数，iterator为可迭代的对象，将值传给func

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""
# @Author  : yanlei
# @FileName: 线程池

从concurrent.futures中导入线程池。（也可以导入进程池，用法一样）
"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def func(n):
    time.sleep(2)
    print(n)
    return n*n


def call_back(ret):
    print('结果是%s'%ret.result())


# t_list = []
# t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 设置线程池中线程的个数，不要超过cpu数*5
# for i in range(20):
#     t = t_pool.submit(func, i)  # 提交任务，submit可以取得返回值。 map不能获取返回值
#     t_list.append(t)
# t_pool.shutdown()  # shutdown 功能等于 t_pool.close() + t_pool.join()
# for t in t_list:  # 如果上面没有执行shutdown()，则一次执行5个线程后就输出5个结果
#     print('t的值', t.result())  # t.result() 从t对象中获取具体的值
#

# map
# t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# t_pool.map(func, range(20))  # map拿不到func的返回值


# add_done_callback  回调函数
# 用法一：
t_list = []
t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 设置线程池中线程的个数，不要超过cpu数*5
for i in range(20):
    t_pool.submit(func, i).add_done_callback(call_back)


# 用法二：
t_list = []
t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 设置线程池中线程的个数，不要超过cpu数*5
for i in range(20):
    t = t_pool.submit(func, i)
    t_list.append(t)
t_pool.shutdown()
for t in t_list:
    t.add_done_callback(call_back)