一文带你掌握Python中多线程和线程池的使用方法

大家好，今天我们来聊聊Python中的多线程和线程池。
这两个对于Python来说并不陌生，但是如果使用得当，它们可以使你的程序变得非常快。

关于第一个多层的寓言。
显然，这是同时实现多个目的的问题。
Python 线程模块执行此操作。
比如我之前写了一个简单的函数，数字从1 到5 ：
python def 任务； print(f'任务{num}正在运行。
')
然后我用shell的主程序创建了5 个线程：
python 如果 __name__ == '__main__': 相关 = [] 对于范围 (5 ) 内的 i； t = threading.Thread(目标 = 任务, args = (i)) t.start() 线程.append(t) 对于 t 线； t.join()
这样，程序可以同时运行 1 到 5 个打印作业。
不过，多线程有几点需要注意：比如执行顺序的顺序是不确定的，而且由于GIL（全局解释器锁）的存在，每次只有一个线程执行Python字节码。

接下来是线槽。
这个东西就像一个自动线程管理器。
您不必一直手动创建和删除线程，它会为您处理这些事情。
有一个并发ThreadPoolExecutor。
未来的Python模块，用它来创建一个池序列：
python. def 任务； print(f'Task{num}isrunning.')
if __name__ == '__main__': 当 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor (max_workers = 3 ) 作为执行器时： future = [executor.submit(nego, i) for i in range(5 )] 并发.futures.wait
这里，max_操作符参数设置线程池中的最大线程数。
使用这种方法的好处是可以返回线程，减少创建和销毁的开销。

接下来我们谈谈实际应用。
例如，当我以前处理大量数据时，我发现一个线程非常慢。
后来改用多线程，速度提高了很多。
再比如，我以前剥离总共2 5 0部豆瓣电影的数据时，也是用一个线程，速度慢得要哭。
后来使用了坦克线，爬行速度提高了好几倍。

最后，通过选择和使用，多线程或者线程池适合网络请求、数据包操作等I/O密集型任务。
如果任务是 CPU 密集型任务，则可以使用多个处理器。
使用池中的线程来完成简单的任务非常方便。
对于更复杂的任务，多重折叠更加灵活。

需要注意的是，分享信息时一定要注意顺序，使用逗号；异常处理一定要做好，异常不影响其他线程；资源有限，不要有太多线程挂机；另外，GIL的存在，多阶段Python不适合纯CPU计算。

总之，使用多线程和线程池可以极大地提高你的Python编程性能。
但这也不是万能的，使用时要根据自己的需要来判断。

线程池创建的四种方法是什么

哎呀，这就是Java线程池。
刚刚接手一个项目，由于线程池没有调整，服务器崩溃了。
给大家讲一下我的踩坑经历吧。

那年公司接到一个大订单，客户要求系统能够承受1 0万个并发请求。
作为初学者，我创建了一个newFixedThreadPool(1 00)，认为线程数足够了就稳定了。
结果呢？服务器CPU直接飙升到2 00%，内存溢出。
经过检查发现是任务队列没有上限，后端处理不了。
所有的任务都堆在那里。
新的请求会创建新的线程，最终系统崩溃。
那场面实在是太刺激了。

后来发现newFixedThreadPool的队列是没有限制的。
如果指定 1 00 个线程，则任务队列的大小没有限制。
如果任务太多，就会为新任务创建新线程，最终导致内存溢出。
我当时就后悔得肠子都绿了。

后来我改用newCachedThreadPool。
该线程池是可缓存的，空闲线程在 6 0 秒内被回收。
如果提交新任务时没有回收线程，则创建一个新线程。
这个很灵活，但是你必须控制任务的数量。
否则，如果任务过多，线程就会无休止地增长，最终导致资源耗尽。
这适用于高并发的短期任务，例如HTTP请求处理。
后来我用它来处理用户登录请求，性能还可以，但还是要时刻关注任务数量，不能让它跑掉。

对于newSingleThreadExecutor，这是单线程的，并确保任务按顺序执行。
我用它来处理日志写入，它保证了顺序，但是后来我发现如果这个线程挂了，它会自动创建一个新的线程来替换它，这会导致任务重复执行。
所以这个要谨慎使用，以保证线程的稳定性。

最后，还有newScheduledThreadPool，它支持计划任务和周期性任务。
我用它定期同步数据，效果非常好，并且可以精确控制执行时间。

一般来说，这四种线程池都有各自的相关场景，但是需要注意配置参数，尤其是队列大小和线程数量。
在实际开发中，我建议通过ThreadPoolExecutor手动配置参数，以避免使用Executor的工厂方法的默认配置。
你和我必须偶然发现可能由该事物的默认配置引起的资源问题。

顺便记住，当线程池用完后，必须调用shutdown()来释放资源。
否则，资源将一直被占用，服务器最终将无法运行。
这次教训我真是难忘。

创建线程推荐使用哪些方法

有几种推荐的方法来创建主题。

1 .实现Runnable接口 这个技巧很常见。
为什么？在Java中，一个类只能继承一个父类。
如果它继承Thread类那就麻烦了。
例如，如果你有一个继承了其他类的类，而你现在想使用Thread，那么它就行不通。
但实现 Runnable 接口则不同。
一个类可以灵活地实现多个接口。
你只需要定义一个类，实现Runnable，重写run方法并在其中写下你想要做的事情。
然后将类实例传递给 Thread 构造函数来创建线程。
这种方式是面向对象的，代码复用性高，所以推荐使用。

2 实现可调用接口 这个技巧类似于 Runnable，但它可以返回值并抛出异常。
例如，如果你想计算一些东西，你需要计算后的结果，并且你必须处理可能的错误情况，这就是 Callable 非常有用的地方。
只需要实现Callable，重写调用方法，编写计算逻辑，返回结果即可。
然后用FutureTask包装并传递给Thread。
最后使用FutureTask的get方法获取结果。
当需要结果或需要处理异常时使用此技巧。

3 线程池（不是Executor创建的） 这种方法可以很好的管理线程，避免旧的创建和旧的销毁丢失。
然而，用Executor创建的线程池有缺陷。
如果参数控制不好，资源可能会耗尽。
所以不要使用执行器。
您应该使用 ThreadPoolExecutor 自己构建它。
可以设置核心线程数、最大线程数、空闲时间等，这样可以更好的控制线程池，提高系统性能和稳定性。

java创建线程池有哪几种方式? 为何搜索到的都是说4种

1 .固定线程池：适合稳定且避免OOM的任务，例如电商订单处理。
2 、弹性线程池：短期任务较多，比如日志收集，但风险较高。
3 、单线程池：顺序执行，比如单例初始化。
4 、定时任务池：比如定时数据库备份。
5 . ForkJoinPool：分而治之任务，比如处理大文件。
6 . Spring Integration：像Web应用程序一样，易于管理。
你自己掂量一下吧。