python 线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

# 定义一个简单的任务函数
def task(n):
    print(f"Task {n} is starting")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print(f"Task {n} is completed")
    return f"Result of task {n}"

# 使用线程池执行任务
def use_thread_pool():
    # 创建一个线程池，最多支持3个线程并发执行
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        # 提交多个任务到线程池
        futures = [executor.submit(task, i) for i in range(5)]

        # 获取任务的执行结果
        for future in futures:
            result = future.result()  # 等待任务完成并获取结果
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    use_thread_pool()

解释说明：

1. ThreadPoolExecutor：这是 concurrent.futures 模块中的一个类，用于管理线程池。通过它，我们可以方便地创建和管理多个线程。

2. task 函数：这是一个模拟的任务函数，它会打印任务开始和结束的信息，并且通过 time.sleep(2) 模拟一个耗时操作。

3. use_thread_pool 函数：这个函数展示了如何使用线程池来执行多个任务。我们创建了一个最大支持3个线程的线程池，并提交了5个任务给线程池。每个任务都会被分配给一个线程去执行。

4. future.result()：当我们调用 future.result() 时，程序会等待该任务完成并返回结果。如果任务抛出异常，result() 方法也会抛出相同的异常。

5. with 语句：使用 with 语句来管理线程池的好处是，当代码块结束时，线程池会自动关闭，确保所有资源都被正确释放。

通过这种方式，我们可以高效地管理和调度多个线程来处理并发任务。