Python：使用线程池轻松处理多线程

import concurrent.futures
 
# 定义一个函数，这个函数将用作线程的任务
def task(n):
    print(f"Thread {n} is running")
    # 模拟耗时操作
    import time
    time.sleep(2)
    return f"Thread {n} finished"
 
# 使用线程池执行任务
def use_thread_pool(num_threads, tasks):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
        future_to_task = {executor.submit(task, task): task for task in tasks}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
            task = future_to_task[future]
            try:
                data = future.result()
                print(f"Task {task} returned {data}")
            except Exception as e:
                print(f"Task {task} raised an exception: {e}")
 
# 使用线程池处理10个任务
use_thread_pool(5, range(10))

这段代码定义了一个task函数，这个函数将作为线程任务执行。use_thread_pool函数使用线程池来并发执行这些任务，并打印出任务的开始和结束信息。这里使用了concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来创建线程池，这是一个简单而有效的在Python中处理多线程的方法。