开发语言 爬虫 用python实现一个多线程类：需要100个线程池来执行10000个线程，每个子线程间隔1秒启动，主线程需要处理子线程执行的结果

实例一：

以下是一个实现这个多线程类的例子。它使用了Python中的threading模块来创建和管理线程，以及queue模块来实现线程池。每个线程会休眠1秒钟后输出自己的线程ID，模拟线程执行任务。主线程会等待所有子线程完成后打印出它们的结果。

import threading

import queue

class ThreadPool:

def __init__(self, num_threads):

self.thread_pool = []

self.task_queue = queue.Queue()

self.num_threads = num_threads

for i in range(num_threads):

t = threading.Thread(target=self.worker)

t.daemon = True

t.start()

self.thread_pool.append(t)

def worker(self):

while True:

task = self.task_queue.get()

if task is None:

break

result = task()

self.task_queue.task_done()

self.result_queue.put(result)

def submit_task(self, task):

self.task_queue.put(task)

def join(self):

self.task_queue.join()

def shutdown(self):

for i in range(self.num_threads):

self.task_queue.put(None)

for t in self.thread_pool:

t.join()

class MyThread:

def __init__(self, id):

self.id = id

def __call__(self):

import time

time.sleep(1)

print(f"Thread {self.id}")

if __name__ == "__main__":

pool = ThreadPool(100)

results = []

for i in range(10000):

task = MyThread(i)

pool.submit_task(task)

pool.join()

while not pool.result_queue.empty():

result = pool.result_queue.get()

以下是一个Python多线程类的实现，其中有10000个线程并且每个线程启动间隔为1秒。此外，该实现包括100个线程池来执行这些线程。主线程将处理子线程的结果。

```python

import threading

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class MultiThread:

def __init__(self, num_threads=10000, num_thread_pools=100):

self.num_threads = num_threads

self.num_thread_pools = num_thread_pools

self.thread_pool_executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=self.num_thread_pools)

self.thread_results = []

def start(self):

for i in range(self.num_threads):

t = threading.Thread(target=self._worker, args=(i,))

self.thread_pool_executor.submit(t)

self.thread_pool_executor.shutdown(wait=True)

# 处理线程结果

for result in self.thread_results:

print(result)

def _worker(self, thread_num):

# 在此处插入您要执行的代码

# 我们将此处的示例代码定义为打印"Hello, Thread!" 基于传递给该线程的线程编号。

print(f"Thread {thread_num}: Hello, Thread!")

self.thread_results.append(f"Thread {thread_num}: Done.")

if __name__ == "__main__":

mt = MultiThread()

mt.start()

在上面的类中，我们用ThreadPoolExecutor类创建了一个线程池，最大线程数为100。然后，我们创建了一些线程，指定了在每个线程中运行的函数。这仅仅是一个示例函数，您可以编写任何您想要的其他执行任务。

最后，我们等待所有线程完成并处理他们的结果。 对于每个线程的结果，我们简单打印出来。

备注：上述实现只是一种思路，也可以根据自己的需求进行调整和更改。

实例二：

以下是一个可能的Python代码实现，使用threading模块来创建多个线程池，并使用Queue模块来处理线程的结果：

import threading

import queue

import time

class ThreadPool:

def __init__(self, num_threads):

self.num_threads = num_threads

self.queue = queue.Queue()

for i in range(self.num_threads):

worker = threading.Thread(target=self.thread_worker)

worker.daemon = True

worker.start()

def thread_worker(self):

while True:

task = self.queue.get()

if task is None:

break

result = task()

self.queue.task_done()

def add_task(self, task):

self.queue.put(task)

def wait_completion(self):

self.queue.join()

class Task:

def __init__(self, name):

self.name = name

def __call__(self):

print(f"Task {self.name} started")

time.sleep(1)

print(f"Task {self.name} finished")

return self.name

if __name__ == "__main__":

num_threads = 100

num_tasks = 10000

pool = ThreadPool(num_threads)

for i in range(num_tasks):

task = Task(i)

pool.add_task(task)

pool.wait_completion()

results = []

while not pool.queue.empty():

result = pool.queue.get()

results.append(result)

print(f"Results: {results}")

这个类实现了一个线程池，其中num_threads参数指定了线程池中线程的数量，而add_task方法则接受一个任务，并将其添加到队列中等待处理。

在主程序中，线程池被创建，并向其中添加了10000个任务。然后，主线程等待所有任务完成，并将结果收集到一个列表中。

请注意，在任务中，我们调用了time.sleep(1)来模拟每个子线程间隔1秒启动。如果您需要更多的控制和灵活性，您可以更改Task类的实现来满足您的需求。

总体而言，这是一个简单而有效的多线程实现，可用于处理大量并发任务。

实例三：

以下是一个可能的Python代码实现，使用threading模块来创建多个线程池，并使用Queue模块来处理线程的结果：

import threading

import queue

import time

class ThreadPool:

def __init__(self, num_threads):

self.num_threads = num_threads

self.queue = queue.Queue()

for i in range(self.num_threads):

worker = threading.Thread(target=self.thread_worker)

worker.daemon = True

worker.start()

def thread_worker(self):

while True:

task = self.queue.get()

if task is None:

break

result = task()

self.queue.task_done()

def add_task(self, task):

self.queue.put(task)

def wait_completion(self):

self.queue.join()

class Task:

def __init__(self, name):

self.name = name

def __call__(self):

print(f"Task {self.name} started")

time.sleep(1)

print(f"Task {self.name} finished")

return self.name

if __name__ == "__main__":

num_threads = 100

num_tasks = 10000

pool = ThreadPool(num_threads)

for i in range(num_tasks):

task = Task(i)

pool.add_task(task)

pool.wait_completion()

results = []

while not pool.queue.empty():

result = pool.queue.get()

results.append(result)

print(f"Results: {results}")

这个类实现了一个线程池，其中num_threads参数指定了线程池中线程的数量，而add_task方法则接受一个任务，并将其添加到队列中等待处理。

在主程序中，线程池被创建，并向其中添加了10000个任务。然后，主线程等待所有任务完成，并将结果收集到一个列表中。

请注意，在任务中，我们调用了time.sleep(1)来模拟每个子线程间隔1秒启动。如果您需要更多的控制和灵活性，您可以更改Task类的实现来满足您的需求。

总体而言，这是一个简单而有效的多线程实现，可用于处理大量并发任务。

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