###############   线程池    ##############

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池 —— concurrent.futures
Python标准模块--concurrent.futures

concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口，其中：
ThreadPoolExecutor：线程池
ProcessPoolExecutor: 进程池

借助上面两个类，我们可以很方便地创建进程池对象和线程池对象。
p_pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=5)  # 创建一个最多5个woker的进程池
t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  # 创建一个最多5个woker的线程池

可用方法介绍：
# 基本方法
# submit(fn, *args, **kwargs)  提交任务
# map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)  取代for循环submit的操作

# shutdown(wait=True)  相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作
wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕
但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕
submit和map必须在shutdown之前

# result(timeout=None)  取得结果
# add_done_callback(fn)  回调函数

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线程池的使用：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def func(n):
    time.sleep(2)
    print(n)
    return n*n


tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
# 进程池，启动cpu核数+1.
# 而线程池的启动是cpu核数 * 5 不要超过这个，

t_list = []
for i in range(20):
    t = tpool.submit(func,i)  # 提交一个任务，传递一个参数，
    t_list.append(t)

tpool.shutdown()
# shutdown做了两个事情：
# 1，colse 关闭这个池子，不让有任务进来，
# 2，join是阻塞，直到这个池子的任务执行完，
# 所以是一个shutdown做了两个事情，
print("主进程")
for t in t_list:print(t.result())