如何使用线程池Python

红太狼 2022-02-22 01:01 268阅读 0赞

#如何使用线程池
    #实际案例：多线程web视频监控服务器，我们需要对请求连接数据做限制，
    # 以防止恶意用户发起大量连接而导致服务器创建大量线程，最终因资源耗尽而瘫痪，
    # 可以使用线程池替代原来每次请求创建的线程。
    #解决方案：Python3中有线程池的实现
    # 使用标准库中concurrent.futures下的ThreadPoolExecutor,
    #对象的submit和map方法可以用来启动线程池中线程执行任务
    """
    如何使用ThreadPoolExecutor
    
    from concurrent.future import ThreadPoolExecutor
    import time
    executor =ThreadPoolExecutor(3)#创建对象
    def f(a,b):#定义任务函数
      print('f',a,b)
      time.sleep(10)
      return a**b
      
    future=executor.submit(f,2,4)#代用线程池线程执行函数
    furture.result()
    executor.map（f,[2,3,4,6,7],[4,5,6,7,8])
    
    """
    import os,cv2,time,struct,threading
    from BaseHTPSever import  HTTPSever,BaseHTTPRequestHandler
    from SocketSever import TCPServer,ThreadingTCPServer
    from threading import Thread,RLock
    from select import select
    #JpegStreamer负责采集数据  独立线程
    class JpegStreamer(Thread):
        def __init__(self,camera):
            Thread.__init__(self)
            self.cap =cv2.VideoCapture(camera)
            self.lock=RLock()
            self.pipes={}
           #数据输出采用了一个注册的接口 如果想获取数据就调用这个函数
        def register(self):
            pr,pw = os.pipe()#在内部 创建管道
            self.lock.acquire()
            self.pipes[pr] =pw#维护管道的写端  来了数据从写端把数据写入进去
            self.lock.release()
            return pr#并且把管道的读端返回给用户
        def unregister(self,pr):
            self.lock.acquire()
            self.pipes.pop(pr)
            self.lock.release()
         #数据采集 返回一个生成器对象
        def capture(self):
            cap=self.cap
            while cap.isOpend():
                ret,frame=cap.read()#在其内部使用opencvde 库
                if ret:
                    #ret,data=cv2.imencode('.jpg',frame)
                    ret, data = cv2.imencode('.jpg', frame,(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,40))#并且编码成jpg图片
                    yield data.tostring()
        #把其中的一帧发送到所有已注册的的管道当中去
        def send(self,frame):
            n=struct.pack('l',len(frame))
            self.lock.acquire()
            if len(self.pipes):
                _,pipes,_=select([],self.pipes.itervalues(),[],1)
                for pip in pipes:
                    os.write(pipe,n)
            self.lock.release()
    
        def run(self):
            for frame in self.capture():#从capture()拿到数据
                self.send(frame)#发送给所有的管道
    
    
    
    
    class JpegRetriever(object):
        def __init__(self,streamer):
            self.streamer=streamer
            #把每一个线程使用的pipe实现成线程本地数据 创建local
            self.local=threading.local()
           # self.pipe=streamer.register()
    
        def retrieve(self):
            while True:
                ns=os.read(self.local.pipe,8)
                n=struct.unpack('l',ns)[0]
                data=os.read(self.local.pipe,n)
                yield data
        #使用上下文管理器
        def __enter__(self):
            if hasattr(self.local,'pipe'):
                raise RuntimeError()
            self.local.pipe = streamer.register()
            return self.retrieve()
        #def cleanup(self):
        def __exit__(self, *args):
            self.streamer.unregister(self.local.pipe)
            #使用完之后删除相关属性
            del self.local.pipe
            return True#压制所有异常
    class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
        retriever =None#只有一个对象
        @staticmethod
        def setJpegRetriever(retriever):
            Handler.retriever=retriever
    
        def do_GET(self):
            if self.retriever is None:
                raise RuntimeError('no retriever')
            if self.path!='/':
                return
            self.send_response(200)#关于jpG响应头部的构造
            self.send_header('Cintent-type','multipart/x-mixed-replace;boundary =abcde')
            self.end_headers()
            #使用时候使用上下文管理
            with self.retriever as frames:
                #for frame in self.retriever.retrieve():
                for frame in frames:
                    self.send_frame(frame)
    
        def send_frame(self,frame):
            self.wfile.write('--abcde\r\n')
            self.wfile.write('Content.Type:image/jpeg\r\n')
            self.wfile.write('Content.Length:image/jpeg\r\n' % len(frame))
            self.wfile.write(frame)
    from  concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    
    #线程池 改进class ThreadingMixIn类中的process_request方法重定义它内部的处理线程的代码
    class ThreadingPoolTCPSever(ThreadingTCPServer):
          #复写方法  首先创建构造器  关注父类构造器TCPSever的参数复制过来即可
          # 然后加一个参数指定线程数量
          def  __init__(self,sever_address,RequestHandlerClass,\
                             build_and_activate=True,max_threading_num=100):
                super().__init__(sever_address,RequestHandlerClass,\
                             build_and_activate) #调用父类构造器
                 #创建线程池
                self.executor=ThreadPoolExecutor(max_threading_num)
              
          def process_request(self,request,client_adress):
              self.executor().submit(self.process_request_thread,request,client_adress)
              # t=threading.Thread(target=self.process_request_thread,args=(request,client_adress))
              # t.daemon =self.daemon_threads
              # t.start()
    
    
    if __name__=='__main__':
        streamer =JpegStreamer(0)
        streamer.start()
    
        retriever =JpegRetriever(streamer)
        Handler.setJpegRetriever(retriever)
    
        print('Start sever....')
        #httpd=TCPServer(('',9000),Handler)
        #httpd = ThreadingTCPServer(('', 9000), Handler)#会创建独立的线程
        #替换成线程池解决
        httpd = ThreadingPoolTCPServer(('', 9000), Handler,max_threading_num=3)#设置线程数为3
        httpd.serve_forever()