Python スレッド プール スレッドプールの使用法に関する記事

この記事では主に Python スレッド プール threadpool の使用方法を詳しく紹介します。興味のある方は参考にしてください。私は現在、ビデオ機器管理プロジェクトに取り組んでいます (カメラ、DVR、NVR、など)、デバイス情報の完了、デバイス ステータスのプッシュ、デバイス ストリーム アドレスのプッシュなどが含まれます。同時にインポートされるデバイスが多数あり、デバイスの検出に単一のスレッドが使用される場合、デバイスの数が増えると、さらに大きな遅延が発生するため、この問題を処理するにはマルチスレッドを検討してください。

Python 言語を使用してスレッド プールを自分で実装することも、サードパーティのパッケージ threadpool スレッド プール パッケージを使用することもできます。このトピックでは、主に threadpool の使用方法とその特定の実装について説明します。

1. インストール:

pip installthreadpool

を使用して

をインストールします (1) threadpool モジュールを導入します

(2) スレッド関数を定義します (3) スレッドプール thread pool を作成します。 ThreadPool() (4) スレッドプールの処理が必要なタスク、つまり threadpool.makeRequests()

を作成します。 (5) 作成した複数のタスクをスレッドプールに入れます、threadpool.putRequest

(6) すべてのタスクが adpool で処理されるまで待ちます。 pool()

import threadpool 
def ThreadFun(arg1,arg2): 
 pass 
def main(): 
 device_list=[object1,object2,object3......,objectn]#需要处理的设备个数 
 task_pool=threadpool.ThreadPool(8)#8是线程池中线程的个数 
 request_list=[]#存放任务列表 
 #首先构造任务列表 
 for device in device_list: 
 request_list.append(threadpool.makeRequests(ThreadFun,[((device, ), {})])) 
 #将每个任务放到线程池中，等待线程池中线程各自读取任务，然后进行处理，使用了map函数，不了解的可以去了解一下。 
 map(task_pool.putRequest,request_list) 
 #等待所有任务处理完成，则返回，如果没有处理完，则一直阻塞 
 task_pool.poll() 
if __name__=="__main__": 
 main()

上記はスレッドプールの具体的な利用プロセスです

threadpoolは具体的には次のように定義されています:

class ThreadPool: 
 """A thread pool, distributing work requests and collecting results. 
 
 See the module docstring for more information. 
 
 """ 
 def __init__(self, num_workers, q_size=0, resq_size=0, poll_timeout=5): 
 pass 
 def createWorkers(self, num_workers, poll_timeout=5): 
 pass 
 def dismissWorkers(self, num_workers, do_join=False): 
 pass 
 def joinAllDismissedWorkers(self): 
 pass 
 def putRequest(self, request, block=True, timeout=None): 
 pass 
 def poll(self, block=False): 
 pass 
 def wait(self): 
 pass

次のセクションでは、上記の全体プロセスと各機能を詳しく紹介します: Python スレッド プール threadpool (実装)

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Python スレッド プール threadpool の実装

以上がPython スレッド プール スレッドプールの使用法に関する記事の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。