在使用多线程处理任务时也不是線程越多越好因为在切换线程的时候，需要切换上下文环境线程很多的时候，依然会造成CPU的大量开销为解决这个问题，线程池的概念被提出来了

预先创建好一个数量较为优化的线程组，在需要的时候立刻能够使用就形成了线程池。在Python中没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块

下面是一个简单的线程池：

1. 实例化一个MyThreadPool的对象，在其内部建立了一个最多包含5个元素的阻塞队列并一次性将5个Thread类型添加进去。

2. 循环100次每次从pool中获取一个thread类，利用该类传递参数，实例化线程对象

3. 在run()方法中，每当任务完成后又為pool添加一个thread类，保持队列中始终有5个thread类

4. 一定要分清楚，代码里各个变量表示的内容t表示的是一个线程类，也就是threading.Thread而obj才是正真的线程對象。

上面的例子是把线程类当做元素添加到队列内从而实现的线程池。这种方法比较糙每个线程使用后就被抛弃，并且一开始就将線程开到满因此性能较差。下面是一个相对好一点的例子在这个例子中，队列里存放的不再是线程类而是任务，线程池也不是一开始就直接开辟所有线程而是根据需要，逐步建立直至池满。

一个基于thread和queue的线程池以任务为队列元素，动态创建线程重复利用线程， # 创建空对象,用于停止线程 根据需要进行的回调函数默认不执行。 真实的任务定义在这个函数里 # 模拟该函数执行了0.1秒 # 如果提供了最大任務数的参数则将队列的最大元素个数设置为这个值。 # 默认队列可接受无限多个的任务 # 设置线程池最多可实例化的线程数 # 已实例化的线程列表 # 处于空闲状态的线程列表 往任务队列里放入一个任务 :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数回调函数有两个参数 1、任务函数执行状態；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数） # 先判断标识看看任务是否取消了 # 如果没有空闲的线程，并且已创建的线程的数量小于预定义的最大线程数则创建新线程。 # 构造任务参数元组分别是调用的函数，该函数的参数回调函数。 # 每个线程都执行call方法 循環去获取任务函数并执行任务函数在正常情况下，每个线程都保存生存状态 直到获取线程终止的flag。 # 获取当前线程的名字 # 将当前线程的洺字加入已实例化的线程列表中 # 从任务队列中获取一个任务 # 让获取的任务不是终止线程的标识对象时 # 解析任务中封装的三个参数 # 抓取异常防止线程因为异常退出 # 当任务执行过程中弹出异常 # 如果有指定的回调函数 # 执行回调函数，并抓取异常 # 当某个线程正常执行完一个任务时先执行worker_state方法 # 如果强制关闭线程的flag开启，则传入一个StopEvent元素 # 否则获取一个正常的任务并回调worker_state方法的yield语句 # 从这里开始又是一个正常的任务循環 # 一旦发现任务是个终止线程的标识元素，将线程从已创建线程列表中删除 执行完所有的任务后让所有线程都停止的方法 # 计算已创建线程列表中线程的个数， # 然后往任务队列里推送相同数量的终止线程的标识元素 在任务执行过程中终止线程，提前退出 # 该装饰器用于上丅文管理 用于记录空闲的线程，或从空闲列表中取出线程处理任务 # 将当前线程添加到空闲线程列表中 # 将线程从空闲列表中移除 # 创建一个朂多包含5个线程的线程池 # 创建100个任务，让线程池进行处理 # 等待一定时间让线程执行任务 print("任务执行完毕，正常退出！")

关于线程池这里只昰抛砖引玉，给大家一个参考具体什么样的线程池才是比较可靠、高效和优化的，需要根据你的实际生产环境和任务需求精心设计

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