如何在Python中分配工作给一堆工作线程？

在某些场合下，我们需要通过多线程来处理一批任务。比如，我们需要下载一系列文件，或者在一段时间内从多个传感器中读取数据。当处理任务数量巨大时，单个线程可能无法满足处理需求，这时候我们就需要用到线程池，来同时处理多个任务。

线程池是什么？

线程池是一种预先创建的有固定数量线程的池子。对于一个任务请求，会从线程池中请求一个线程来处理请求任务。当任务处理完成后，线程不会被销毁，而是继续留在线程池中等待下一个任务。这种做法相比于为每一个任务开启一个新的线程，可以有效地降低线程创建和销毁的开销，提高程序的效率。

Python为我们提供了concurrent.futures模块，使用这个模块，我们可以轻松地创建线程池并按需分配任务。

如何使用`concurrent.futures`？

我们可以使用ThreadPoolExecutor类来创建一个线程池，并用它来提交任务。

创建线程池

我们可以使用如下方法来创建一个线程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # code ...

这里，max_workers是我们要创建的线程池的最大线程数。当我们使用完这个线程池后，使用with语句来确保线程池会被正确地终止并释放资源。

提交任务

提交任务可以使用类似于下面这样的语句：

futures = []
for i in range(10):
    futures.append(executor.submit(my_function, arg1, arg2))

这里，我们使用了executor.submit方法来提交任务，它的第一个参数是我们要执行的函数，后面的参数是函数的参数。返回值是一个Future对象的列表，这个列表将会在后面被用到。

使用`Future`对象

Future对象是concurrent.futures的一个重要概念。它代表一个未来的结果，可以用来查看任务的状态和返回值。我们可以通过result方法来取得任务的返回值，如果在任务完成前调用result方法，主线程会在任务执行完成后阻塞等待。

for future in futures:
    print(future.result())

如果我们有多个Future对象，但是希望不论哪一个完成都立即返回，可以使用as_completed方法：

from concurrent.futures import as_completed

for future in as_completed(futures):
    print(future.result())

`ThreadPoolExecutor`与`ProcessPoolExecutor`

concurrent.futures模块中还有一个ProcessPoolExecutor 类，它可以方便地创建进程池，与线程池类似。但是需要注意的是，由于进程之间无法共享内存的限制，使用进程池时需要将数据序列化后再传递给子进程。

完整示例

接下来，我们来看一个完整的示例。这个示例中，我们要从三个URL中下载数据，并计算每个URL所返回数据的总长度。

import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

URLS = [
    'https://www.baidu.com/',
    'https://www.sina.com.cn/',
    'https://www.jianshu.com/',
]

def download(url):
    response = requests.get(url)
    return url, len(response.content)

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures = []
        for url in URLS:
            futures.append(executor.submit(download, url))

        for future in as_completed(futures):
            url, length = future.result()
            print(f'{url}的长度为{length}字节')

这个示例中，我们首先定义了要下载数据的三个URL，并将它们存储在一个列表中。接着，我们定义了一个download函数，用于下载URL对应的数据，并返回URL和数据长度。在主程序中，我们使用ThreadPoolExecutor类来创建一个线程池，并使用executor.submit方法将每个URL对应的任务提交到线程池中。最后，我们通过as_completed方法来获取每个任务的结果，并打印出每个URL对应的数据长度。