提高性能：由于減去了大量新建終止線程的費用，重用了線程資源；

適用場景：適用于處理大量突發請求或需要大量線程完成任務，但實際任務處理時間短。

防御功能：可以有效避免系統因線程過多而導致系統負載過大而相應變慢的問題。

代碼優勢：使用線程池的語法比創建自己的線程更簡單。

'''@file : 004-線程池的使用.py@author : xiaolu@email : luxiaonlp@163.com@time : 2021-02-01'''import concurrent.futuresimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup def craw(url): # 爬取網頁內容 r = requests.get(url) return r.text def parse(html): # 解析其中的內容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') links = soup.find_all('a', class_='post-item-title') return [(link['href'], link.get_text()) for link in links] # 那鏈接和標題拿出來 if __name__ == ’__main__’: # 待爬取的網頁鏈接 urls = ['https://www.cnblogs.com/sitehome/p/{}'.format(page) for page in range(1, 50 + 1) ] # craw with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:htmls = pool.map(craw, urls)htmls = list(zip(urls, htmls))for url, html in htmls: print(url, len(html)) print('craw over')# parse with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:futures = {}for url, html in htmls: future = pool.submit(parse, html) futures[future] = url # for future, url in futures.items():# print(url, future.result()) for future in concurrent.futures.as_completed(futures): url = futures[future] print(url, future.result())

知識點補充：

線程池的使用

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor，Executor 提供了兩個子類，即 ThreadPoolExecutor 和ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于創建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創建進程池。

如果使用線程池/進程池來管理并發編程，那么只要將相應的 task 函數提交給線程池/進程池，剩下的事情就由線程池/進程池來搞定。

Exectuor 提供了如下常用方法：

submit(fn, *args, **kwargs)：將 fn 函數提交給線程池。*args 代表傳給 fn 函數的參數，*kwargs 代表以關鍵字參數的形式為 fn 函數傳入參數。

map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：該函數類似于全局函數 map(func, *iterables)，只是該函數將會啟動多個線程，以異步方式立即對 iterables 執行 map 處理。

shutdown(wait=True)：關閉線程池。

程序將 task 函數提交（submit）給線程池后，submit 方法會返回一個 Future 對象，Future 類主要用于獲取線程任務函數的返回值。由于線程任務會在新線程中以異步方式執行，因此，線程執行的函數相當于一個“將來完成”的任務，所以 Python 使用 Future 來代表。

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