线程池

Python线程池可以并发的快速处理，是比较常用的包

问题描述

日常我们写一个方法去处理数据比较简单，突然需要处理大量的数据，使用函数循环调用太慢；
线程池此时就能排上用处，可以并发的处理，而每次都实现代码不稳定，且不优雅，并且没办法批量修改
这里给出一种通过注解形式的实现
基于切片的思想，使用修饰器（和Java注解的形式类似，不知这样思考是否正确，望大佬指教）

只需要在要执行的函数上添加一个注解，就能够将函数并发的执行

@threaded_pool(data)

使用如下：（如果涉及的*@log*不明白，可以参考 Python日志组件–基于修饰器）

# ! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 只需要在此引入下面的文件，导入两个函数
from MyLog import log, log_init
# 引入多线程组件
from ThreadedPoolCore import threaded_pool
# 定义数据（迭代结构）
data = range(1, 10)

# 传入迭代结构，便自动将数据作为入参依次传入修饰的函数
@threaded_pool(data)
# 打印日志
@log
def function(n):
    return n*n


if __name__ == '__main__':
    log_init()
    # 执行函数 这样可以快速将一个简单的函数通过多线程大量的并发处理
    function()

输出结果

2021-09-17 23:37:14,576 - [INFO - Function (function) use Threads:10]
2021-09-17 23:37:14,576 - [INFO - Threaded pool start]
2021-09-17 23:37:14,576 - [INFO - (function) (1,) -> 1]
2021-09-17 23:37:14,576 - [INFO - (function) (2,) -> 4]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (3,) -> 9]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (4,) -> 16]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (5,) -> 25]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (6,) -> 36]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (7,) -> 49]
2021-09-17 23:37:14,577 - [INFO - (function) (8,) -> 64]
2021-09-17 23:37:14,578 - [INFO - (function) (9,) -> 81]
2021-09-17 23:37:14,578 - [INFO - All Threads end]

这里可以手动调节线程池的数量

只需要修改
@threaded_pool(data)
为
@threaded_pool(data, threads=20)

便可以根据需求，随心所欲的调节并发数量

代码实现

ThreadedPoolCore.py代码实现：

# ! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import functools
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

from MyLog import logger


def threaded_pool(data_list, threads=10):
    """
        data_list: 参数列表
        threads:线程大小
    """
    def middle(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=threads)
            logger.info(f"Function ({func.__name__}) use Threads:{threads}")
            logger.info(f"Threaded pool start")
            executor.map(func, data_list)
            executor.shutdown(wait=True)
            logger.info(f"All Threads end")
        return inner
    return middle