python线程池（threadpool）模块使用

史蒂夫和斯凯

　　最近碰到个问题，需要telnet登录上千台机器去取主机名；其中有用户名密码交互部分，有需要延迟的部分，大概一次登录一次到处理完要10s，1000台机器串行处理就需要1000×10s，差不多三个小时，这是很难受的事情；
　　之前用thread的start_new_thread方法也可以实现，但是线程数量不好控制，没找到相关的控制线程数量的锁；
　　

　　找了下关于python的线程池，找到threadpool这么一个模块，可以满足我的需求，见：
　　http://chrisarndt.de/projects/threadpool/

　　我下的是版本1.2.2：
　　http://chrisarndt.de/projects/threadpool/download/threadpool-1.2.2.tar.bz2
　　

　　放到当前目录或者python模块库都行，用法很简单，见：

Basic usage::
>>> pool = ThreadPool(poolsize)
>>> requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)
>>> [pool.putRequest(req) for req in requests]
>>> pool.wait()


　　

　　第一行定义了一个线程池，表示最多可以创建poolsize这么多线程；
　　第二行是调用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，其中回调函数可以不写，default是无，也就是说makeRequests只需要2个参数就可以运行；
　　第三行用法比较奇怪，是将所有要运行多线程的请求扔进线程池，[pool.putRequest(req) for req in requests]等同于：

for req in requests:
pool.putRequest(req)
　　第四行是等待所有的线程完成工作后退出；
　　

　　

　　下面看下我的代码，使用线程池前后代码对比，不使用线程池：

import telnetlib
import time
#执行比较耗时的函数，需要开启多线程
def myTelnet(L):
tn = telnetlib.Telnet(L[0])
time.sleep(2)
...
idx = tn.expect(["Username:", "login:"], timeout=5)
...
time.sleep(3)
x = tn.read_very_eager()
tn.close()
...
return
#模拟255个ip，需要逐个登录的函数
def myIpPool(ipPrefix):
List=[]
for i in range(1, 255):
List.append("%s.%d" % (ipPrefix, i))
return List
#串行运行telnet登录
L=myIpPool("200.200.200")
for i in range(len(L)):
myTelnet(L)


如果myTelnet每次执行要10s，那么255次myTelnet就需要2550s，大概是40分钟；　　

　　用多线程的情况：

import telnetlib
import time
import threadpool
#执行比较耗时的函数，需要开启多线程
def myTelnet(L):
tn = telnetlib.Telnet(L[0])
time.sleep(2)
...
idx = tn.expect(["Username:", "login:"], timeout=5)
...
time.sleep(3)
x = tn.read_very_eager()
tn.close()
...
return
#模拟255个ip，需要逐个登录的函数
def myIpPool(ipPrefix):
List=[]
for i in range(1, 255):
List.append("%s.%d" % (ipPrefix, i))
return List

#使用多线程执行telnet函数
pool = threadpool.ThreadPool(10)
requests = threadpool.makeRequests(myTelnet, L)
[pool.putRequest(req) for req in requests]
pool.wait()
output.close()



开始是个线程，理论上应该快10倍，实际可能没这么快，我将myTelnet函数改成只的sleep 10秒，什么也不干，测了下执行完需要260s，几乎是10倍的速度；改成如下：
pool = threadpool.ThreadPool(30)90s执行完毕，说明线程池还是很有用的东西。