最近在做一个视频设备管理的项目，设备包括（摄像机，dvr,nvr等），包括设备信息补全，设备状态推送，设备流地址推送等，如果同时导入的设备数量较多，如果使用单线程进行设备检测，那么由于设备数量较多，会带来较大的延时，因此考虑多线程处理此问题。
可以使用python语言自己实现线程池，或者可以使用第三方包threadpool线程池包，本主题主要介绍threadpool的使用以及其里面的具体实现。
1、安装
使用安装:
pip installthreadpool
2、使用
（1）引入threadpool模块
（2）定义线程函数
（3）创建线程 池threadpool.threadpool()
（4）创建需要线程池处理的任务即threadpool.makerequests()
（5）将创建的多个任务put到线程池中,threadpool.putrequest
（6）等到所有任务处理完毕theadpool.pool()
import threadpool def threadfun(arg1,arg2): pass def main(): device_list=[object1,object2,object3......,objectn]#需要处理的设备个数 task_pool=threadpool.threadpool(8)#8是线程池中线程的个数 request_list=[]#存放任务列表 #首先构造任务列表 for device in device_list: request_list.append(threadpool.makerequests(threadfun,[((device, ), {})])) #将每个任务放到线程池中，等待线程池中线程各自读取任务，然后进行处理，使用了map函数，不了解的可以去了解一下。 map(task_pool.putrequest,request_list) #等待所有任务处理完成，则返回，如果没有处理完，则一直阻塞 task_pool.poll() if __name__=="__main__": main()
上面就是一个具体的线程池的使用流程
threadpool具体的定义如下：
class threadpool: """a thread pool, distributing work requests and collecting results. see the module docstring for more information. """ def __init__(self, num_workers, q_size=0, resq_size=0, poll_timeout=5): pass def createworkers(self, num_workers, poll_timeout=5): pass def dismissworkers(self, num_workers, do_join=false): pass def joinalldismissedworkers(self): pass def putrequest(self, request, block=true, timeout=none): pass def poll(self, block=false): pass def wait(self): pass
下一节会详细介绍上面的整个流程以及每个函数：python 线程池threadpool(实现篇)
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python线程池threadpool的实现
以上就是python线程池threadpool使用篇的详细内容。