自定义线程池的实现思路

在使用多线程的过程中，一旦任务数量过多，如果不对派生出来的子线程做出限制的话，多线程极有可能会拉低程序的性能，这时，我们需要维护一个固定数量的线程，也就是线程池的概念

实现线程池的思路：

• 设置线程池的容量
• 每取走一个线程，在线程池中就减少一个线程
• 每个子线程的任务执行完毕，把自己的线程配额放回线程池中
• 当线程池中的线程全部分配完毕，新的任务需要等待获取线程池中的线程

基于以上的需求，我们可以通过队列来实现线程池的功能

import queue
import threading
import time

class ThreadPool:
    # 接收的实例化参数为线程池的最大容量
    def __init__(self, maxsize=5):
        self.maxsize = maxsize

        # 设置队列的最大容量
        self.q = queue.Queue(maxsize)

        # 用线程类填满队列
        for i in range(maxsize):
            self.q.put(threading.Thread)

    def get_thread(self):
        # 从队列中取出一个线程类返回
        return self.q.get()

    def add_thread(self):
        # 先线程池添加一个线程类
        # 用来被执行完任务的函数调用,实现回收线程配额的功能
        self.q.put(threading.Thread)

def task(arg, pool):
    """接收了一个线程池对象"""
    print(arg)
    time.sleep(1)

    # 执行完毕函数的主体后,将拿到的线程配额再放回到线程池中
    pool.add_thread()

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个容量为5的线程池
    pool = ThreadPool(5)

    for i in range(59):

        # 从线程池中拿到一个线程对象
        # 相当于 t = threading.Thread
        t = pool.get_thread()

        # 创建子线程对象
        # 把线程池对象传递到执行函数中
        o = t(target=task, args=(i, pool,))

        o.start()