Python创建线程池完成任务

线程池是一种常用的并发编程技术，它可以帮助我们在多线程环境下更好地管理线程资源，避免线程频繁创建和销毁的开销，提高程序的效率。Python提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个线程池类，可以帮助我们快速创建和管理线程池。以下是一个使用ThreadPoolExecutor实现线程池完成任务的示例代码：

import concurrent.futures
import time

def task(n):
    print(f'Task {n} started')
    time.sleep(1)
    print(f'Task {n} finished')

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        tasks = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]
        for future in concurrent.futures.as_completed(tasks):
            future.result()

这个代码中，我们创建了一个ThreadPoolExecutor对象，设置最大线程数为3。然后创建了5个任务，每个任务都是一个函数task，它会打印出任务开始和结束的信息，并睡眠1秒钟模拟任务执行。使用executor.submit方法将任务提交到线程池中，返回值是一个future对象，表示任务的执行结果。最后使用concurrent.futures.as_completed方法等待所有任务执行完成，并打印出任务的执行结果。

当我们运行这个代码时，我们会发现任务会依次执行，每次最多有3个任务同时执行，其它任务则等待线程池中的线程执行完毕后再执行。这样就可以更好地管理线程资源，避免线程频繁创建和销毁的开销，提高程序的效率。