contextlib2库在并发编程中的应用实例

contextlib2 是一个用于创建上下文管理器的库，它扩展了 Python 内置的 contextlib 库，提供了更多的上下文管理器装饰器和工具。

在并发编程中，contextlib2 可以帮助我们管理并发任务的上下文，确保任务间的资源正确定义和释放。下面是一个使用 contextlib2 库的并发编程应用实例，该实例展示了如何使用 contextlib2 实现一个线程池来处理并发任务：

import contextlib2
import threading
import time

# 定义一个简单的任务函数，用于模拟耗时操作
def task(name):
    print("Start task", name)
    time.sleep(1)
    print("Finish task", name)

# 定义一个线程池类，用于管理线程和任务
class ThreadPool:
    def __init__(self, num_threads):
        self.num_threads = num_threads
        self._lock = threading.Lock()
        self._cond = threading.Condition(self._lock)
        self._counter = 0

    @contextlib2.contextmanager
    def thread(self):
        self._counter += 1
        thread = threading.Thread(target=self._worker)
        thread.start()
        yield
        thread.join()
        self._counter -= 1
        if self._counter == 0:
            with self._cond:
                self._cond.notify_all()

    def _worker(self):
        with self._cond:
            while self._counter >= self.num_threads:
                self._cond.wait()

        task_name = threading.current_thread().name
        task(task_name)

# 创建线程池并执行任务
def main():
    pool = ThreadPool(3)
    for i in range(10):
        with pool.thread():
            pass

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，我们定义了一个简单的任务函数 task，用于模拟耗时操作。接着，我们定义了一个线程池类 ThreadPool，其中包含了一个使用 contextlib2 装饰的 thread 上下文管理器。在 thread 上下文中，我们创建一个新的线程并执行任务，然后等待任务完成后释放线程。

在 main 函数中，我们创建了一个 ThreadPool 实例，并使用一个 for 循环执行了 10 个任务。由于线程池中的线程数量是 3，所以每次只有 3 个任务能够并发执行，而其他任务则会等待线程池中的线程释放。

通过使用 contextlib2 库，我们可以很方便地创建线程池，并确保任务按照设定的并发数量执行。这样就能避免线程数量过多导致资源消耗过大的问题，同时也能保证任务间的资源安全和正确性。