引出
首先需要了解的是threadpool 的用途，他更适合于用到一些大量的短任务合集，而非一些时间长的任务，换句话说，适合大量的CPU密集型短任务，那些消耗时间较长的IO密集型长任务适合用去解决。
目前，python 标准库（特指python2.X）中的threadpool模块是在 multiprocessing.pool.threadpool，或者multiprocessing.dummy.ThreadPool（dummy模块是针对threading 多线程的进一步封装）。该模块有个缺点就是在所有线程执行完之前无法强制退出。实现原理大同小异：实例化pool的时候会创建指定数目的线程，把task 传给一个task-queue，线程会读取task-queue 的task，没有就阻塞，读取到后就执行，并将结果交给一个result-queue。
除了标准库中的threadpool，还有一些使用比较多的threadpool，以下展开。
pip 中的 ThreadPool
安装简单：pip install threadpool
使用如下： 1 2 3 4 | pool = ThreadPool(poolsize) # 定义线程池，指定线程数量 requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback) # 调用makeRequests创建了要开启多线程的函数，以及函数相关参数和回调函数 [pool.putRequest(req) for req in requests] # 所有要运行多线程的请求扔进线程池 pool.wait() # 等待所有线程完成后退出 |
原理类似，源码解读可以参考 ,该博客还给出了对其的一些优化。
自己定制 threadpool
根据需要的功能定制适合自己的threadpool 也是一种常见的手段，常用的功能比如：是否需要返回线程执行后的返回值，线程执行完之后销毁还是阻塞等等。以下为自己经常用的的一个比较简洁的threadpool，感谢@kaito-kidd提供，:
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