• 本文目录导读：
• 1、 创建一个基本的自定义进/ 线 程 池类
• 2、 添加任务执行方法
• 3、 关闭进/线程池
• 4、 完整代码示例
• 5、 总结

在Python编程中，我们经常需要处理大量的数据和任务。而这些任务通常是可以并行处理的，因此可以使用多线程或多进程来提高程序的效率。然而，在实际应用中，使用原生的多线程或多进程存在一些问题，例如资源竞争、死锁等。为了解决这些问题，并且更好地利用计算机硬件资源，我们可以使用自定义进程池。

自定义进程池是一个包含了若干个子进程（或线程）的容器，在需要执行任务时会从池中取出一个子进程（或线程）来执行该任务。当该子进/线 程完成任务后会回到池中等待下一次调用。

下面我们将介绍如何通过Python标准库multiprocessing模块来实现自定义进/线 程 池。

1. 创建一个基本的自定义进/ 线 程 池类

首先我们创建一个ProcessPool类作为基本框架：

“` python

import multiprocessing

class ProcessPool:

def __init__(self, processes=None):

self.processes = processes or multiprocessing.cpu_count()

self.pool = multiprocessing.Pool(processes=self.processes)

“`

在初始化函数__init__方法中，默认设置processes参数为当前计算机CPU核心数，并创建一个multiprocessing.Pool对象作为成员变量self.pool。

2. 添加任务执行方法

接下来我们要添加一个execute方法，用于向池中提交任务：

# …

def execute(self, func, *args):

return self.pool.apply_async(func, args)

该方法接受两个参数：func为需要执行的函数，*args为该函数的参数。使用apply_async方法将任务提交给池中的子进程/线程执行，并返回一个AsyncResult对象，可以通过调用get()方法获取结果。

3. 关闭进/线程池

在程序结束时需要关闭进/ 线 程 池以释放资源：

def close(self):

self.pool.close()

self.pool.join()

close() 方法会等待所有子进程/线程完成当前正在执行的任务后再关闭进/线 程 池。

4. 完整代码示例

下面是完整代码示例：

5. 总结

自定义进/线程池可以有效地提高Python程序处理大量数据和任务时的效率，并且避免了原生多线程或多进程存在的一些问题。通过使用multiprocessing模块，我们可以轻松地实现自定义进/线程池。