利用_single()创建线程池的全局 实例

_single()创建线程池的全局 实例是一种常用的设计模式，用于实现线程池的单例模式。

在使用线程池的过程中，我们往往需要管理线程池的创建、销毁以及任务的提交和执行等操作。为了保证线程池的全局 性，避免重复创建不必要的线程池实例，我们可以利用_single()方法在程序运行期间只创建一个线程池实例，并提供一个全局的访问点供其他部分使用。

下面我们将以一个简单的例子来说明如何利用_single()创建线程池的全局 实例。

首先，我们需要引入Python的内置模块multiprocessing，它提供了创建和管理进程的方法。在multiprocessing模块中，有一个ThreadPoolExecutor类可以用来创建线程池。我们可以使用_single()方法创建一个全局 的ThreadPoolExecutor对象。

示例代码如下：

import concurrent.futures

# 创建线程池的全局      实例
_executor = None

# 获取线程池实例的方法
def get_thread_pool():
    global _executor
    if _executor is None:
        _executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
    return _executor

# 任务函数
def task_func(arg):
    print(f"Executing task with argument {arg}")

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 获取线程池实例
    thread_pool = get_thread_pool()
    
    # 提交任务
    for i in range(10):
        thread_pool.submit(task_func, i)

在上述代码中，我们首先定义了一个全局变量_executor，并初始化为None。

然后我们定义了一个get_thread_pool()方法，用来获取线程池的实例。在该方法中，我们首先判断_executor是否为None，如果是则创建一个新的ThreadPoolExecutor对象并将其赋值给_executor；如果不是，则直接返回现有的实例。

接下来，我们定义了一个任务函数task_func，用来执行具体的任务。在本例中，该函数只是简单地打印出执行任务时的参数。

最后，在主函数中，我们获取线程池实例并提交任务。这里我们使用了一个循环，提交了10个任务给线程池去执行。每个任务将执行任务函数task_func，并传入任务的序号作为参数。

通过以上代码，我们实现了利用_single()创建线程池的全局 实例，并提交了10个任务给线程池去执行。可以看到，线程池的创建和管理变得更加方便，避免了重复创建线程池实例的问题。

总结起来，利用_single()创建线程池的全局 实例是一种优雅的设计模式，可以有效地管理线程池的创建和销毁，并提供一个全局的访问点供其他部分使用。在实际的程序开发中，我们可以根据自己的需求和设计原则，灵活地使用该模式来实现线程池的单例模式。