最近在做一个视频设备管理的项目,设备包括(摄像机,DVR,NVR等),包括设备信息补全,设备状态推送,设备流地址推送等,如果同时导入的设备数量较多,如果使用单线程进行设备检测,那么由于设备数量较多,会带来较大的延时,因此考虑多线程处理此问题。
可以使用python语言自己实现线程池,或者可以使用第三方包threadpool线程池包,本主题主要介绍threadpool的使用以及其里面的具体实现。
1、安装
使用安装:
pip installthreadpool
2、使用
(1)引入threadpool模块
(2)定义线程函数
(3)创建线程 池threadpool.ThreadPool()
(4)创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests()
(5)将创建的多个任务put到线程池中,threadpool.putRequest
(6)等到所有任务处理完毕theadpool.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()
上面就是一个具体的线程池的使用流程
threadpool具体的定义如下:
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,poll_timeout=5): pass def dismissWorkers(self,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
下一节会详细介绍上面的整个流程以及每个函数:python 线程池threadpool(实现篇)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。
以上是内存溢出为你收集整理的python线程池threadpool使用篇全部内容,希望文章能够帮你解决python线程池threadpool使用篇所遇到的程序开发问题。
如果觉得内存溢出网站内容还不错,欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)