线程池与进程池

1、线程池

从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象，是使用异步实现，充分利用CPU提高程序执行效率，对编写线程池/进程池提供了直接的支持，而传统的进程池/线程池是使用阻塞式实现的；python2.7版本可以安装futures模块，使用方式和python3一样。
其中：concurrent.futures基础模块是executor和future

调用线程池的简化代码：

import concurrent.futures
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future_to_domains = {executor.submit(guess_new_subdomains_and_ips, domain): domain for domain in domains_set}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_domains):
        url = future_to_domains[future]
        try:
            data = future.result(timeout=10)  # 有处理比较慢的，需要加超时处理，例如爬虫
        except Exception as exc:
            print exc

""" 异步线程池可以直接获得函数返回结果 """
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def return_future_result(message):
    time.sleep(2)
    return message

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)  # 创建一个最大可容纳2个task的线程池
future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello"))  # 往线程池里面加入一个task
future2 = pool.submit(return_future_result, ("world"))  # 往线程池里面加入一个task
print(future1.done())  # 判断task1是否结束
time.sleep(3)
print(future2.done())  # 判断task2是否结束
print(future1.result())  # 查看task1返回的结果
print(future2.result())  # 查看task2返回的结果

concurrent.futures的详细使用参见如下链接：

https://blog.csdn.net/dutsoft/article/details/54728706

线程池和进程池的使用方式类似，只需将Thread换成Process

1、线程池

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