如何在 Python3 中使用 ThreadPoolExecutor？

ThreadPoolExecutor是Python3中concurrent.futures模块中的类，它允许开发者使用线程池来执行并发任务，可以显著提高代码的执行效率。

步骤

要使用ThreadPoolExecutor类，需要遵循以下步骤：

1. 导入concurrent.futures模块中ThreadPoolExecutor类：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2. 创建一个ThreadPoolExecutor实例：

with ThreadPoolExecutor(max_workers = num_threads) as executor:

其中max_workers参数是最大线程数，也就是线程池中可以使用的最大线程数量。

3. 向线程池中提交任务：

future = executor.submit(function, arg1, arg2, ...)

其中function是要执行的函数名称，arg1, arg2, ...是函数接受的参数。

4. 等待任务执行完成：

result = future.result()

例子

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def power(x, n):
    return x ** n

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        future1 = executor.submit(power, 2, 3)
        future2 = executor.submit(power, 3, 3)
        future3 = executor.submit(power, 4, 3)
        future4 = executor.submit(power, 5, 3)

        print(future1.result())   # 8
        print(future2.result())   # 27
        print(future3.result())   # 64
        print(future4.result())   # 125

在此示例中，我们创建了一个含有四个线程的线程池，然后向线程池中提交了四个任务。最后我们输出每个任务的结果，完成power()函数中的输入值的立方计算。

注意：在创建线程池时，您可以设置最大线程池的大小。通常，最大线程池大小应该与CPU的核心数成比例。不过从代码方面考虑，建议不要设置过多的线程，因为过多的线程会导致锁竞争和上下文切换，从而降低执行效率。