这篇文章主要为大家展示了“python多线程抽象编程模型的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python多线程抽象编程模型的示例分析”这篇文章吧。
主要结构：
1、基于Queue标准库实现了一个类似线程池的工具，用户指定提交任务线程submitter与工作线程worker数目，所有线程分别设置为后台运行，提供等待线程运行完成的接口。
2、所有需要完成的任务抽象成task，提供单独的无参数调用方式，供worker线程调用；task以生成器的方式作为参数提供，供submitter调用。
3、所有需要进行线程交互的信息放在context类中。
主要实现代码如下:
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
#Submitter线程类实现，主要是`task_generator`调用
class SubmitterThread(threading.Thread):
_DEFAULT_WAIT_TIMEOUT = 2 #seconds
def __init__(self, queue, task_gen, timeout=2):
super(SubmitterThread, self).__init__()
self.queue = queue
if not isinstance(timeout, int):
_logger.error('Thread wait timeout value error: %s, '
'use default instead.' % timeout)
self.timeout = self._DEFAULT_WAIT_TIMEOUT
self.timeout = timeout
self.task_generator = task_gen
def run(self):
while True:
try:
task = self.task_generator.next()
self.queue.put(task, True, self.timeout)
except Queue.Full:
_logger.debug('Task queue is full. %s wait %d second%s timeout' %
(self.name, self.timeout, 's' if (self.timeout > 1) else ''))
break
except (StopIteration, ValueError) as e:
_logger.debug('Task finished')
break#Worker线程实现，主要就是try块内的func调用
class WorkerThread(threading.Thread):
_DEFAULT_WAIT_TIMEOUT = 2 #seconds
def __init__(self, queue, timeout=2):
super(WorkerThread, self).__init__()
self.queue = queue
if not isinstance(timeout, int):
_logger.error('Thread wait timeout value error: %s, '
'use default instead.' % timeout)
self.timeout = self._DEFAULT_WAIT_TIMEOUT
self.timeout = timeout
def run(self):
while True:
try:
func = self.queue.get(True, self.timeout)
except Queue.Empty:
_logger.debug('Task queue is empty. %s wait %d second%s timeout' %
(self.name, self.timeout, 's' if (self.timeout > 1) else ''))
break
if not callable(func):
time.sleep(1)
try:
func()
except Exception as e:
_logger.error('Thread %s running occurs error: %s' %
(self.name, e))
print('Thread running error: %s' % e)class Executor(object):
"""
The really place to execute executor
"""
thread_list = []
submitters = 0
workers = 0
queue = None
task_generator = None
timeout = 0
def __init__(self, task_gen, submitters=1, workers=1 , timeout=2):
if len(self.thread_list) != 0:
raise RuntimeError('Executor can only instance once.')
self.queue = Queue.Queue(maxsize=submitters * 2 + workers * 2)
self.submitters = submitters
self.workers = workers
self.task_generator = task_gen
self.timeout = timeout
def start(self):
for i in range(self.submitters):
submitter = SubmitterThread(self.queue, self.task_generator, self.timeout)
self.thread_list.append(submitter)
submitter.setName('Submitter-%d' % i)
submitter.setDaemon(True)
submitter.start()
for i in range(self.workers):
worker = WorkerThread(self.queue, self.timeout)
self.thread_list.append(worker)
worker.setName('Worker-%d' % i)
worker.setDaemon(True)
worker.start()
def is_alive(self):
alive = False
for t in self.thread_list:
if t.isAlive():
alive = True
break
return alive
def wait_to_shutdown(self):
_logger.debug('Start to wait to shutdown')
for t in self.thread_list:
t.join()
_logger.debug('Shutdown thread : %s' % t.name)Executor类保存了线程池，提供相应接口。有了这个抽象之后，只需要实例化Executor类的对象，然后调用start方法进行多线程任务的运行。并可以用is_alive等接口再主线程内进行其他处理。
后续再使用这个抽象进行实际多线程任务的实现。
以上是“python多线程抽象编程模型的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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