from threading import Thread, current_thread
from queue import Queue
# 重写线程类
class MyThread(Thread):def __init__(self):super().__init__()self.daemon = True  # 守护线程self.queue = Queue(10)self.start()  # 实例化的时候开启线程def run(self):  # 子线程只有这一个线程， 从队列里面拿任务while True:task, args, kwargs = self.queue.get()  # 拿任务 也是元组task(*args, **kwargs)  # 可能有，可能没有，所有传入不定长参数self.queue.task_done()   # 结束任务def apply_async(self, func, args=(), kwargs={}):   # 自写任务，不是重写任务， 充当生产者, 给线程提供任务（把任务扔到队列）
        self.queue.put((func, args, kwargs))def join_R(self):   # 主线程等待子线程结束self.queue.join()   # task_done 为0 的时候就阻塞def func():print(1, current_thread())def func2(*args, **kwargs):print(2, current_thread())print('func: ', args, kwargs)t = MyThread()
t.apply_async(func)
t.apply_async(func2, args=(1,2), kwargs={'a':1, 'b':2})
print("任务提交完成")
t.join_R()
print("任务完成")

任务提交完成
1 <MyThread(Thread-1, started daemon -1223214272)>
2 <MyThread(Thread-1, started daemon -1223214272)>
func:  (1, 2) {'a': 1, 'b': 2}
任务完成　　　　任务完成后，主线程就开始退出， 因此守护线程被杀死

from threading import Thread, current_thread
from queue import Queueclass T_pool:def __init__(self, n):  # 准备多少个池super().__init__()self.queue = Queue()for i in range(n):  # 在池里开多少个线程Thread(target=self.fun, daemon=Thread).start()    # 守护进程 并启动def fun(self):   # 生产者while True:task = self.queue.get()task()self.queue.task_done()def apply_async(self, task):   # 消费者
        self.queue.put(task)def join(self):self.queue.join()def func():print(current_thread())def func2():print(current_thread())p = T_pool(2)
p.apply_async(func)
p.apply_async(func2)
p.join()

<Thread(Thread-1, started daemon -1223324864)>
<Thread(Thread-1, started daemon -1223324864)>

from multiprocessing.pool import ThreadPool     # 线程池
from multiprocessing import pool  # 进程池
# 内置线程池
def fun(*args, **kwargs):print(args, kwargs)p = ThreadPool(2)   # 直接使用内置的
p.apply_async(fun, args=(1,2), kwds={'a':1})
p.close()   # 要求：在join前必须要close，这样就不允许再提交任务了
p.join()

(1, 2) {'a': 1}

from multiprocessing import Pool  # 进程池
# 内置进程池
def fun(*args, **kwargs):print(args, kwargs)if __name__ == '__main__': # 必须要有一个main测试p = Pool(2)   # pool的实例化必须在main测试之下p.apply_async(fun, args=(1,2), kwds={'a':1})p.close()   # 要求：在join前必须要close，这样就不允许再提交任务了p.join()

(1, 2) {'a': 1}

from multiprocessing.pool import ThreadPool
import time
def func(n):if n == 1:return 1elif n == 2:return 2return func(n-1) + func(n-2)pool = ThreadPool()a_result = pool.apply_async(func, args=(35,))
print("note1:",time.asctime(time.localtime(time.time())))
result = a_result.get() # 会阻塞，知道结果产生了
print("note2:",time.asctime(time.localtime(time.time())))

note1: Mon Sep 17 00:07:31 2018
note2: Mon Sep 17 00:07:34 2018

import socket
from multiprocessing.pool import ThreadPool  # 线程池
from multiprocessing import Pool, cpu_count
'''
使用线程池来实现
并发服务器
'''
print(cpu_count())server = socket.socket()
server.bind(('0.0.0.0', 8080))
server.listen(1000)def work_thread(conn):while True:data = conn.recv(1000)if data:print(data)conn.send(data)else:conn.close()breakif __name__ == '__main__':t_pool = ThreadPool(5)  # 使用线程池, 通常分配2倍的cpu个数while True:conn,addr = server.accept()t_pool.apply_async(work_thread, args=(conn,))  # 接收的是个任务， conn做为参数

import socket
from multiprocessing.pool import ThreadPool  # 线程池
from multiprocessing import Pool, cpu_count
'''
使用进程池来实现
并发服务器
'''
print(cpu_count())server = socket.socket()
server.bind(('0.0.0.0', 9000))
server.listen(1000)def work_process(server):t_pool = ThreadPool(cpu_count()*2)  # 使用线程池, 通常分配2倍的cpu个数while True:conn,addr = server.accept()t_pool.apply_async(work_thread, args=(conn,))  # 接收的是个任务， conn做为参数def work_thread(conn):while True:data = conn.recv(1000)if data:print(data)conn.send(data)else:conn.close()breakn = cpu_count()  # 获取当前计算机的CPU核心数量
p = Pool(n)
for i in range(n):  # 充分利用CPU， 为每个CPU分配一个进程p.apply_async(work_process, args=(server,))p.close()
p.join()

import socketclick = socket.socket()
click.connect(('127.0.0.1', 8888))while True:data = input("请输入你要发送的数据：")click.send(data.encode())print("接收到的消息: {}".format(click.recv(1024).decode()))