Python 线程池实现，简单主要包括三个方面：

1) 工作线程，即 WorkThread

2) 线程池管理，即 WorkManager

3) 具体任务实现，即 do_job

Python 线程池简单实现代码

# !/usr/bin/env python  
# -*- coding:utf-8 -*-  
  
import Queue  
import threading  
import time  
  
# 线程池管理
class WorkManager(object):  
    def __init__(self, work_num=1000, thread_num=2):  
        self.work_queue = Queue.Queue()  
        self.threads = []  
        self.__init_work_queue(work_num)  
        self.__init_thread_pool(thread_num)  
  
    def __init_thread_pool(self, thread_num):
        """ 初始化线程池
        """
        for i in range(thread_num):  
            self.threads.append(WorkThread(self.work_queue))  
  
    def __init_work_queue(self, jobs_num):
        ''' 初始化工作队列
        '''
        for i in range(jobs_num):  
            self.add_job(do_job, i)  
  
    def add_job(self, func, *args):  
        ''' 添加一项工作入队
        '''
        self.work_queue.put((func, list(args)))  # 任务入队，Queue内部实现了同步机制  
  
    def wait_allcomplete(self):
        ''' 等待所有线程运行完毕
        '''
        for item in self.threads:  
            if item.isAlive():
                item.join()  
  
# 工作线程
class WorkThread(threading.Thread):  
    def __init__(self, work_queue):  
        threading.Thread.__init__(self)  
        self.work_queue = work_queue  
        self.start()  
  
    def run(self):  
        # 死循环，从而让创建的线程在一定条件下关闭退出  
        while True:  
            try:  
                do, args = self.work_queue.get(block=False)  # 任务异步出队，Queue内部实现了同步机制  
                do(args)  
                self.work_queue.task_done()  # 通知系统任务完成  
            except:  
                break  
  
# 具体任务实现  
def do_job(args):  
    time.sleep(0.1)  # 模拟处理时间  
    print threading.current_thread(), list(args)  
  
# 测试
if __name__ == '__main__':  
    start = time.time()  
#     work_manager = WorkManager(10000, 10)       # 100.469903946
    work_manager =  WorkManager(10000, 20)      # 50.2791779041
    work_manager.wait_allcomplete()  
    end = time.time()  
    print "cost all time: %s" % (end - start) 
    
    

测试结果：

    work_manager = WorkManager(10000, 10)       # 100.469903946
    work_manager =  WorkManager(10000, 20)      # 50.2791779041

同样完成10000个任务，不同线程数完成的时间不同，10和20个线程数完成耗时分别为 100.469903946秒和 50.2791779041秒。