python线程池使用

Python中使用线程池有两种方式。一种是使用第三方库threadpool，另一种是使用Python3中新引入的库concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。\[1\]

使用threadpool的方法如下：
1. 导入threadpool库：`import threadpool`
2. 创建线程池：`pool = threadpool.ThreadPool(num_threads)`
其中，num_threads是线程池中线程的数量。
3. 创建任务：`request = threadpool.makeRequests(func, args)`
其中，func是要执行的函数，args是函数的参数。
4. 将任务添加到线程池中：`\[pool.putRequest(req) for req in request\]`
5. 等待所有任务完成：`pool.wait()`

使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的方法如下：
1. 导入concurrent.futures库：`from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor`
2. 创建线程池：`pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads)`
其中，num_threads是线程池中线程的数量。
3. 提交任务：`future = pool.submit(func, *args)`
其中，func是要执行的函数，args是函数的参数。
4. 获取任务的结果：`result = future.result()`

这些方法可以让我们更加高效地利用CPU资源，提高程序的运行速度。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 线程池使用](https://blog.csdn.net/weixin_45459224/article/details/126182031)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python中多线程和线程池的使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_47831992/article/details/130170103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python线程池(thread pool)创建及使用+实例代码](https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/125070310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]