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最近在做一些数据挖掘方面的工作，需要对海量的数据进行处理，在目前的硬件环境下，多进程＋多线程的方式对运算时间的减少大有裨益，我用的是Python语言，开发效率高，运算效率也不低。

Python里面成型的线程池可以看以下http://www.chrisarndt.de/projects/threadpool/，看了一下API介绍，应该写的比较完备了，我这里想介绍的是Python线程池实现的原理以及一个简明的线程池代码实例。

我这里是用Queue这个包来实现的，Queue翻译成中文就是队列，全局的，我们把任务放进队列中去，然后开N个线程，每个线程都去队列中取一个任务，执行完了之后告诉系统说我执行完了，然后接着去队列中取下一个任务，直至队列中所有任务取空，退出线程。

这就是一般的线程池实现的原理，下面看一个实际的代码：

import time
import threading
import Queue

class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, name, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.start()

    def run(self):
        # 著名的死循环，保证接着跑下一个任务
        while True:
            # 队列为空则退出线程
            if self.queue.empty():
                break

            # 获取一个项目
            foo = self.queue.get()

            # 延时1S模拟你要做的事情
            time.sleep(1)

            # 打印
            print self.getName(),':', foo

            # 告诉系统说任务完成
            self.queue.task_done()

# 队列
queue = Queue.Queue()

# 加入100个任务队列
for i in range(100):
    queue.put(i)

# 开10个线程
for i in range(10):
    threadName = 'Thread' + str(i)
    Worker(threadName, queue)

# 所有线程执行完毕后关闭
queue.join()

那些成型的代码都非常的复杂，想了解实现原理难度颇大，希望这篇短文能起到拨开云雾的功用。