另一个新版可变线程池是这个 https://github.com/ydf0509/flexible_thread_pool
pip install threadpool_executor_shrink_able
史上最强的python线程池。
最智能的可自动实时调节线程数量的线程池。此线程池和官方concurrent.futures的线程池 是鸭子类关系，所以可以一键替换类名 或者 import as来替换类名。 对比官方线程池，有4个创新功能或改进。
1、主要是不仅能扩大，还可自动缩小(官方内置的ThreadpoolExecutor不具备此功能，此概念是什么意思和目的，可以百度java ThreadpoolExecutor的KeepAliveTime参数的介绍)，
2、非常节制的开启多线程，例如实例化一个最大100线程数目的pool，每隔2秒submit一个函数任务，而函数每次只需要1秒就能完成，实际上只需要调节增加到1个线程就可以，不需要慢慢增加到100个线程 官方的线程池不够智能，会一直增加到最大线程数目，此线程池则不会。
3、线程池任务的queue队列，修改为有界队列
4、此线程池运行函数出错时候，直接显示线程错误，官方的线程池则不会显示错误，例如函数中写1/0,任然不现实错误。
5.有线程池BoundedThreadPoolExecutor改善线程报错和有界队列。
6.patch_builtin_concurrent_futeres_threadpoolexecutor 支持给内置线程池打猴子补丁的方式，一键替换项目中所有原有的Thredpoolexecutor
7.以上是对比concurrent.futures 内置线程池，在博客园和csdn搜索 python自定义线程池这几个关键字，有上百篇博客实现线程池，但总共样子也就两三种，全部是抄袭来抄袭去，而且还很难调用，必须在程序末尾加join啥的，没有任何创意，中国博客园网友真的是很偷懒。
用法例子：
import time
from nb_log import nb_print
from threadpool_executor_shrink_able import ThreadPoolExecutorShrinkAble
def f1(a):
time.sleep(0.2) # 可修改这个数字测试多线程数量调节功能。
nb_print(f'{a} 。。。。。。。')
# raise Exception('抛个错误测试') # 官方的不会显示函数出错你，你还以为你写的代码没毛病呢。
pool = ThreadPoolExecutorShrinkAble(200)
# pool = ThreadPoolExecutor(200) # 测试对比官方自带
for i in range(300):
time.sleep(0.3) # 这里的间隔时间模拟，当任务来临不密集，只需要少量线程就能搞定f1了，因为f1的消耗时间短，不需要开那么多线程，CustomThreadPoolExecutor比ThreadPoolExecutor 优势之一。
pool.submit(f1, str(i))
# 1/下面测试阻塞主线程退出的情况。注释掉可以测主线程退出的情况。
# 2/此代码可以证明，在一段时间后，连续长时间没任务，官方线程池的线程数目还是保持在最大数量了。
# 而此线程池会自动缩小，实现了java线程池的keppalivetime功能。
time.sleep(1000000)1
(https://www.cnblogs.com/shenwenlong/p/5604687.html)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import queue
import threading
import contextlib
import time
StopEvent = object()
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num):
self.q = queue.Queue()#存放任务的队列
self.max_num = max_num#最大线程并发数
self.terminal = False#如果为True 终止所有线程，不再获取新任务
self.generate_list = [] #已经创建的线程
self.free_list = []#闲置的线程
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num: #无空闲线程和不超过最大线程数
self.generate_thread() # 创建线程
w = (func, args, callback,)#保存参数为元组
self.q.put(w)#添加到任务队列
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread#获取当前线程对象
self.generate_list.append(current_thread)#添加到已创建线程里
event = self.q.get() #获取任务
while event != StopEvent: #如果不为停止信号
func, arguments, callback = event#分别取值，
try:
result = func(*arguments) #运行函数，把结果赋值给result
status = True #运行结果是否正常
except Exception as e:
status = False #不正常
result = e #结果为错误信息
if callback is not None: # 是否有回调函数
try:
callback(status, result) #执行回调函数
except Exception as e:
pass
if self.terminal: # 默认为False ，如果调用terminal方法
event = StopEvent #停止信号
else:
# self.free_list.append(current_thread) #执行完毕任务，添加到闲置列表
# event = self.q.get() #获取任务
# self.free_list.remove(current_thread) #获取到任务之后，从闲置里删除
with self.worker_state(self.free_list,current_thread):
event = self.q.get()
else:
self.generate_list.remove(current_thread) #如果收到终止信号，就从已创建的列表删除
def close(self): #终止线程
num = len(self.generate_list) #获取总已创建的线程
while num:
self.q.put(StopEvent) #添加停止信号，有几个线程就添加几个
num -= 1
# 终止线程（清空队列）
def terminate(self):
self.terminal = True #更改为True，
while self.generate_list: #如果有已创建线程存活
self.q.put(StopEvent) #有几个就发几个信号
self.q.empty() #清空队列
@contextlib.contextmanager
def worker_state(self,free_list,current_thread):
free_list.append(current_thread)
try:
yield
finally:
free_list.remove(current_thread)
import time
def work(i):
print(i)
pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
pool.run(func=work, args=(item,))
pool.terminate()
pool.close()
调用方式伤不起
主要原因是用非搜狐线程，要么程序很快结束，要么就一直while 1循环程序结束不了，造成需要这样调用。
pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
pool.run(func=work, args=(item,))
pool.terminate()
pool.close()
2 网上线程池之二
(https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5711593.html)
仍然是采用非守护线程，导致调用方式伤不起。啥pool.close pool.join都需要，无法随时提交任务。
pool=ThreadPool(5)
# pool.Deamon=True#需在pool.run之前设置
for i in range(1000):
pool.run(func=Foo,args=(i,),callback=Bar)
pool.close()
pool.join()
# pool.terminate()
源码
import threading
import contextlib
from Queue import Queue
import time
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num):
self.StopEvent = 0#线程任务终止符，当线程从队列获取到StopEvent时，代表此线程可以销毁。可设置为任意与任务有区别的值。
self.q = Queue()
self.max_num = max_num #最大线程数
self.terminal = False #是否设置线程池强制终止
self.created_list = [] #已创建线程的线程列表
self.free_list = [] #空闲线程的线程列表
self.Deamon=False #线程是否是后台线程
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback:
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
if len(self.free_list) == 0 and len(self.created_list) < self.max_num:
self.create_thread()
task = (func, args, callback,)
self.q.put(task)
def create_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.setDaemon(self.Deamon)
t.start()
self.created_list.append(t)#将当前线程加入已创建线程列表created_list
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.current_thread() #获取当前线程对象·
event = self.q.get() #从任务队列获取任务
while event != self.StopEvent: #判断获取到的任务是否是终止符
func, arguments, callback = event#从任务中获取函数名、参数、和回调函数名
try:
result = func(*arguments)
func_excute_status =True#func执行成功状态
except Exception as e:
func_excute_status = False
result =None
print '函数执行产生错误', e#打印错误信息
if func_excute_status:#func执行成功后才能执行回调函数
if callback is not None:#判断回调函数是否是空的
try:
callback(result)
except Exception as e:
print '回调函数执行产生错误', e # 打印错误信息
with self.worker_state(self.free_list,current_thread):
#执行完一次任务后，将线程加入空闲列表。然后继续去取任务，如果取到任务就将线程从空闲列表移除
if self.terminal:#判断线程池终止命令，如果需要终止，则使下次取到的任务为StopEvent。
event = self.StopEvent
else: #否则继续获取任务
event = self.q.get() # 当线程等待任务时，q.get()方法阻塞住线程，使其持续等待
else:#若线程取到的任务是终止符，就销毁线程
#将当前线程从已创建线程列表created_list移除
self.created_list.remove(current_thread)
def close(self):
"""
执行完所有的任务后，所有线程停止
"""
full_size = len(self.created_list)#按已创建的线程数量往线程队列加入终止符。
while full_size:
self.q.put(self.StopEvent)
full_size -= 1
def terminate(self):
"""
无论是否还有任务，终止线程
"""
self.terminal = True
while self.created_list:
self.q.put(self.StopEvent)
self.q.queue.clear()#清空任务队列
def join(self):
"""
阻塞线程池上下文，使所有线程执行完后才能继续
"""
for t in self.created_list:
t.join()
@contextlib.contextmanager#上下文处理器，使其可以使用with语句修饰
def worker_state(self, state_list, worker_thread):
"""
用于记录线程中正在等待的线程数
"""
state_list.append(worker_thread)
try:
yield
finally:
state_list.remove(worker_thread)
if __name__ == '__main__':
def Foo(arg):
return arg
# time.sleep(0.1)
def Bar(res):
print res
pool=ThreadPool(5)
# pool.Deamon=True#需在pool.run之前设置
for i in range(1000):
pool.run(func=Foo,args=(i,),callback=Bar)
pool.close()
pool.join()
# pool.terminate()
print "任务队列里任务数%s" %pool.q.qsize()
print "当前存活子线程数量:%d" % threading.activeCount()
print "当前线程创建列表:%s" %pool.created_list
print "当前线程创建列表:%s" %pool.free_list
详细代码，
可以去博客园搜索任意自定义线程池，由于没使用守护线程实现，调用都很麻烦。
如下例子，如果用官方的原生 ThreadPoolExecutor，那么电脑会内存瞬间卡死。
如果用 BoundedThreadPoolExecutor 或者 ThreadPoolExecutorShrinkAble 则不会出现内存迅速涨满卡死电脑
因为无界队列迅速把任务添加到work_queue内存队列中。
此外无界队列的坏处包括，如果用线程池去运行消息队列中的消息，这种线程池会迅速把谁有消息从消息队列中间件里面掏空取到内存中，
破坏了负载均衡，导致有的机器没任务可消费，有的机器忙死。
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threadpool_executor_shrink_able import BoundedThreadPoolExecutor
# pool = ThreadPoolExecutor(10)
pool = BoundedThreadPoolExecutor(10)
def print_long_str(long_str):
print(long_str[:10])
time.sleep(5)
for i in range(10000000):
pool.submit(print_long_str,'很长的字符串很占内存'*100000)