PyQt5.QtCore.QThread：如何使用线程池进行任务管理

在PyQt5中，可以使用QThreadPool类来创建和管理线程池，用于执行并行任务。线程池是一种效率更高的多线程处理方式，它可以通过重用线程来避免线程创建和销毁的开销。以下是一个使用线程池进行任务管理的例子：

import sys
import time
from PyQt5.QtCore import QCoreApplication, QObject, QRunnable, QThreadPool


# 创建一个可执行的任务
class Task(QRunnable):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print("Task {} is executing...".format(self.name))
        time.sleep(1)
        print("Task {} is finished.".format(self.name))


if __name__ == '__main__':
    app = QCoreApplication(sys.argv)
    
    # 创建线程池
    threadpool = QThreadPool.globalInstance()
    
    # 设置最大线程数
    threadpool.setMaxThreadCount(2)
    
    # 创建多个任务并提交给线程池执行
    for i in range(5):
        task = Task("Task {}".format(i+1))
        threadpool.start(task)
    
    # 阻塞主线程，直到所有任务完成
    threadpool.waitForDone()
    
    print("All tasks are finished.")
    sys.exit(app.exec_())

在上面的例子中，我们首先创建了一个继承自QRunnable的自定义任务类Task。run方法将被执行，并在任务中进行一些耗时操作。

然后，我们创建了一个QThreadPool实例threadpool，并设置了最大线程数为2。

接下来，我们使用一个循环创建了5个任务，并使用start方法将它们提交给线程池执行。

最后，我们使用waitForDone方法阻塞主线程，直到所有任务完成。然后打印"All tasks are finished."。

需要注意的是，setMaxThreadCount设置了线程池中的最大线程数，如果任务数量大于最大线程数，超出的任务会等待线程池中的线程完成之后再执行。

这只是一个简单的例子，实际应用中可以根据需求创建更复杂的任务，并使用信号槽机制与主线程进行通信。