主线程：
相当于生产者，只管向线程池提交任务。 并不关心线程池是如何执行任务的。
线程池：
相当于消费者，负责接收任务，并将任务分配到一个空闲的线程中去执行。并不关心是哪一个线程执行的这个任务。
# -*- coding: utf-8 -*-
from threading import Thread
from queue import Queue
import time
class ThreadPool:
# 初始化
def __init__(self, n):
self.queue = Queue()
for i in range(n):
# 创建线程
Thread(target=self.worker, daemon=True).start() #daemon是开启守护线程
# 执行任务
def worker(self):
while True:
func, args, kwargs = self.queue.get()
func(*args, *kwargs)
self.queue.task_done()
# 获取任务，将任务添加到队列中
def apply_async(self, target, args=(), kwargs={}):
self.queue.put((target, args, kwargs))
# 阻塞
def join(self):
self.queue.join()
def fun(x):
print('爱孤寒者 第%s次' % x)
time.sleep(3)
print('帅哥美女就关注同名微信公众号【孤寒者】啦~')
# 开两个线程
t = ThreadPool(2)
# 提交10个任务
for i in range(10):
t.apply_async(fun, args=(i,))
t.join()
# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import time
pool = ThreadPool(2) # 创建两个线程
def funa(x, y):
print('%s好好学习' % x)
time.sleep(3)
print('天天向上')
def funb(x, y):
print('%shello' % x)
time.sleep(3)
print('world')
# 我们这就是有一个线程池，里面有两个等待处理任务的线程，然后这两个函数就是两个任务，
# 线程池里一个线程处理一个，所以会同时输出！如果多于两个任务就会执行等待sleep
pool.apply_async(funa, args=('我们要————', 2)) # 将任务添加到线程池
pool.apply_async(funb, args=('大家要————', 4))
pool.close() # close之后则无法向线程池提交任务
# 内置线程池，自带守护线程，主线程结束，子线程也跟着结束
# 所以需要加阻塞，否则主线程一结束，子线程也跟着结束，无输出
pool.join() # 在join之前可使用终止线程，直接终止线程pool： pool.terminate()
print('这是程序的最后一行，执行到这里，主线程结束')
操作一： close - 关闭提交通道，不允许再提交任务；
操作二： terminate - 中止进程池，中止所有任务 。
拓展： JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。 是用来存储和交换文本信息的语法。
数据在名称/值对中 数据由逗号分隔 大括号保存对象 中括号保存数组
使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。
json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
