使用Python的Limiter()来限制线程池中任务的并发执行数量

使用Python的Limiter()来限制线程池中任务的并发执行数量可以通过使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor以及threading.BoundedSemaphore来实现。

ThreadPoolExecutor是Python标准库concurrent.futures中的一个类，用于创建线程池并执行任务。BoundedSemaphore是Python标准库threading中的一个类，用于控制资源访问的并发数量。

下面是一个使用Limiter()来限制线程池中任务的并发执行数量的例子：

import concurrent.futures
import threading

class Limiter:
    def __init__(self, max_workers):
        self.executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers)
        self.semaphore = threading.BoundedSemaphore(max_workers)

    def submit(self, func, *args, **kwargs):
        self.semaphore.acquire()
        future = self.executor.submit(func, *args, **kwargs)
        future.add_done_callback(self.release_semaphore)
        return future

    def release_semaphore(self, future):
        self.semaphore.release()

# 示例任务函数
def task(i):
    print(f"Executing task {i}")
    # 模拟任务执行时间
    time.sleep(1)
    print(f"Task {i} done")

limiter = Limiter(3)  # 设置最大并发数为3
futures = []
for i in range(10):
    future = limiter.submit(task, i)
    futures.append(future)

# 等待所有任务完成
concurrent.futures.wait(futures)

print("All tasks done")

在上面的例子中，我们首先定义了一个Limiter类。在Limiter类的构造函数中，我们创建了一个ThreadPoolExecutor实例以及一个BoundedSemaphore实例。ThreadPoolExecutor用于执行任务，而BoundedSemaphore用于控制任务的并发数量。

submit()方法用于提交任务，它首先通过acquire()方法获取一个信号量，然后使用ThreadPoolExecutor的submit()方法提交任务，并在任务完成后通过add_done_callback()方法释放信号量。

在主程序中，我们创建了一个Limiter实例并设置最大并发数为3。然后，我们循环提交了10个任务，每个任务的执行时间为1秒。最后，我们使用concurrent.futures.wait()方法等待所有任务完成，并打印"All tasks done"。

这样，我们就可以使用Limiter来限制线程池中任务的并发执行数量了。通过控制最大并发数，我们可以有效地控制线程池中任务的执行数量，避免线程过多而导致系统资源耗尽的问题。