使用Python编写高性能的deferToThreadPool()函数

在Python中，可以使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor来实现高性能的线程池操作。ThreadPoolExecutor提供了一个简单的接口来调度线程任务的执行。基于此，我们可以编写一个deferToThreadPool()函数来将一个函数异步执行在线程池中，并且可以获取到函数的返回值。

下面是一个简单的deferToThreadPool()函数的实现：

import concurrent.futures

def deferToThreadPool(func, *args, **kwargs):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(func, *args, **kwargs)
        return future.result()

上述代码中，deferToThreadPool()函数接收一个函数对象func及其参数args和kwargs，并使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池。然后，通过executor.submit()方法将任务提交给线程池异步执行，并返回一个Future对象。最后，使用future.result()方法来等待并获取函数执行的结果。

以下是一个例子，展示了如何使用deferToThreadPool()函数来高效地执行一个耗时的计算任务，并获取到计算结果：

import time

def compute_sum(n):
    result = 0
    for i in range(1, n + 1):
        result += i
        time.sleep(0.1)  # 模拟耗时操作
    return result

def main():
    print("开始执行计算任务...")
    start_time = time.time()
    result = deferToThreadPool(compute_sum, 10)  # 在线程池中异步执行计算任务
    end_time = time.time()
    print("计算结果：", result)
    print("任务执行时间：", end_time - start_time, "秒")

if __name__ == "__main__":
    main()

在上述代码中，我们定义了一个compute_sum()函数来计算1到n的和，并模拟了一个耗时的操作。然后，在main()函数中，我们调用deferToThreadPool()函数来将compute_sum()函数在线程池中异步执行。最后，我们获取到计算结果，并打印任务执行的时间。

运行以上代码，将会得到类似下面的输出：

开始执行计算任务...
计算结果： 55
任务执行时间： 1.0322256088256836 秒

从输出可以看出，compute_sum()函数在单独的线程中被异步执行，任务执行时间较长（约为1秒），但整个程序不会阻塞，可以同时执行其他操作。