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使用 threading 和 Queue 实现 Python 线程池示例

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简介：
本示例展示了如何在Python中利用threading和Queue模块创建线程池。通过这种方式可以有效管理并发任务，并提高程序执行效率。 一、线程池 1. 为什么需要使用线程池？ 1.1 创建或销毁一个线程会带来一定的系统开销，如果频繁地创建和销毁线程，则会导致处理效率的显著下降。假设创建新线程的时间为T1，执行任务所需时间为T2，而销毁该线程的时间为T3。当 T1+T3 > T2 时，说明启动一个单独的新线程来完成这项工作并不划算。使用线程池可以缓存闲置的线程，并用这些已有的空闲资源来处理新的请求任务，从而避免了由于频繁创建和销毁而产生的系统开销。 1.2 当大量并发执行的线程同时抢占有限的系统资源时，可能会导致性能瓶颈或阻塞。因为所有线程都能共享同一套资源库，在这种情况下就有可能出现因争夺过多而导致整体运行效率降低的情况。 1.3 使用线程池还可以对这些多任务进行一些简单的管理和调度操作，例如实现延后执行或者周期性循环的任务机制等，这使得程序设计更加灵活高效。

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  • 使用 threading 和 Queue 实现 Python 线程池示例
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    本示例展示了如何在Python中利用threading和Queue模块创建线程池。通过这种方式可以有效管理并发任务，并提高程序执行效率。 一、线程池 1. 为什么需要使用线程池？ 1.1 创建或销毁一个线程会带来一定的系统开销，如果频繁地创建和销毁线程，则会导致处理效率的显著下降。假设创建新线程的时间为T1，执行任务所需时间为T2，而销毁该线程的时间为T3。当 T1+T3 > T2 时，说明启动一个单独的新线程来完成这项工作并不划算。使用线程池可以缓存闲置的线程，并用这些已有的空闲资源来处理新的请求任务，从而避免了由于频繁创建和销毁而产生的系统开销。 1.2 当大量并发执行的线程同时抢占有限的系统资源时，可能会导致性能瓶颈或阻塞。因为所有线程都能共享同一套资源库，在这种情况下就有可能出现因争夺过多而导致整体运行效率降低的情况。 1.3 使用线程池还可以对这些多任务进行一些简单的管理和调度操作，例如实现延后执行或者周期性循环的任务机制等，这使得程序设计更加灵活高效。
     
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  • C++线程池的经典实现示例Demo
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    本示例代码展示了如何在C++中使用Qt框架的QThreadPool类来管理多个工作线程，包括任务提交、执行和监控等操作。 在Qt框架中使用QThreadPool线程池的一个例子涉及到了QRunnable类的运用。这里提供一个参考代码示例来展示如何实现这一功能。 首先，创建一个继承自`QRunnable`的类，并重写其`run()`方法以定义具体的任务逻辑： ```cpp class MyTask : public QRunnable { public: explicit MyTask(QObject* parent = nullptr) : QRunnable(parent), data(0) {} void run() override { // 在这里编写需要在单独线程中执行的代码 qDebug() << 正在处理数据 << data; } private: int data; // 假设data是任务所需的数据 }; ``` 接下来，在主程序或任何其他类中，初始化一个`QThreadPool`实例，并向其中添加多个任务： ```cpp void startTasks(int numberOfTasks) { QThreadPool* pool = QThreadPool::globalInstance(); for (int i = 0; i < numberOfTasks; ++i) { MyTask* task = new MyTask(); task->data = i; // 将任务添加到线程池 pool->start(task); } } ``` 此示例展示了如何利用Qt的`QThreadPool`和自定义的`MyTask`类来实现多线程处理。通过这种方式可以有效地管理后台任务，提高程序响应速度和效率。 以上代码仅作为使用指导，并未包含任何具体的联系信息或网址链接。
     
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