A. python如何實現線程池
#這個類是線程類，用來在主程序中調用生成一個線程。其實線程池就是線程的集合地，
#能夠解決有效統一的管理線程，基本就達到了線程池的目的；
#這一段代碼是我的爬蟲程序中的一部分，希望對你有用。
classSpider(Thread):
def__init__(self,todo_list):
super().__init__()
self.setDaemon(True)
self.todo_list=todo_list
self.stat=IDLE
defis_idle(self):
returnself.stat==IDLE
defrun(self):
whileTrue:
url=self.todo_list.get()
#開始線程工作
#這個函數就是主函數了，
defmain(max_threads):
########這里和上一個函數就是核心代碼了。
#創建N個線程，並啟動
print('Spawnspiders')
spiders=[Spider(todo_list)foriinrange(max_threads)]
forspdinspiders:
spd.start()
#python主運行代碼：
if__name__=='__main__':
main(max_threads)
只能給你這么多解釋了，如果想弄懂，還是要去看看基礎知識的。
另外可以查一下有沒有封裝好的三方庫。
B. python，threadpool模塊和自己寫的線程池相比有什麼缺點
提供一個線程池，該線程池可用於執行任務、發送工作項、處理非同步 I/O、代表其他線程等待以及處理計時器。
C. python線程池設置參數可變嗎
（1）可以控制產生線程的數量。通過預先創建一定數量的工作線程並限制其數量，控制線程對象的內存消耗。（2）降低系統開銷和資源消耗。通過對多個請求重用線程，線程創建、銷毀的開銷被分攤到了多個請求上。另外通過限制線程數量，降低虛擬機在垃圾回收方面的開銷。（3）提高系統響應速度。線程事先已被創建，請求到達時可直接進行處理，消除了因線程創建所帶來的延遲，另外多個線程可並發處理。
線程池的基本實現方法：
（1）線程池管理器。創建並維護線程池，根據需要調整池的大小，並監控線程泄漏現象。
（2）工作線程。它是一個可以循環執行任務的線程，沒有任務時處於 Wait 狀態，新任務到達時可被喚醒。
（3）任務隊列。它提供一種緩沖機制，用以臨時存放待處理的任務，同時作為並發線程的 monitor 對象。
（4）任務介面。它是每個任務必須實現的介面，工作線程通過該介面調度任務的執行。
D. python 爬蟲加入線程池問題
大致思路就是下面了，如果這都看不懂，轉行吧。
importthreading
importQueue
classMyThread(threaing.Thread):
def__init__(self,queue,name=None):
self._queue=queue
ifname:
self.name=name
pass
defrun(self):
whileq.empty():
pass
queue=Queue()
foriinxrange(100):
queuq.put(i)
threads=[]
foriinxrange(10):
threads.append(MyThread(queue,str(i)))
foriinthreads:
i.start()
E. python 同步框架中使用線程池是否有意義
有
簡單地說就是作為可能是僅有的支持多線程的解釋型語言（perl的多線程是殘疾，PHP沒有多線程），Python的多線程是有compromise的，在任意時間只有一個Python解釋器在解釋Python bytecode。
如果你的代碼是CPU密集型，多個線程的代碼很有可能是線性執行的。所以這種情況下多線程是雞肋，效率可能還不如單線程因為有context switch
但是：如果你的代碼是IO密集型，多線程可以明顯提高效率。例如製作爬蟲（我就不明白為什麼Python總和爬蟲聯系在一起…不過也只想起來這個例子…），絕大多數時間爬蟲是在等待socket返回數據。這個時候C代碼里是有release GIL的，最終結果是某個線程等待IO的時候其他線程可以繼續執行。
反過來講：你就不應該用Python寫CPU密集型的代碼…效率擺在那裡…
如果確實需要在CPU密集型的代碼里用concurrent，就去用multiprocessing庫。這個庫是基於multi process實現了類multi thread的API介面，並且用pickle部分地實現了變數共享。
再加一條，如果你不知道你的代碼到底算CPU密集型還是IO密集型，教你個方法：
multiprocessing這個mole有一個mmy的sub mole，它是基於multithread實現了multiprocessing的API。
F. 請問Python如何創建有限線程來處理函數
使用線程池：threadpool 模塊。這是一個第三方模塊，可以通過下面方法安裝：
easy_install threadpool
G. python進程，線程，協程以及幾種自定義線程池
1.線程和進程：
線程是屬於進程的，線程運行在進程空間內，同一進程所產生的線程共享同一內存空間，當進程退出時該進程所產生的線程都會被強制退出並清除。線程可與屬於同一進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源，但是其本身基本上不擁有系統資源，只擁有一點在運行中必不可少的信息(如程序計數器、一組寄存器和棧)。
2.線程、進程與協程：
線程和進程的操作是由程序觸發系統介面，最後的執行者是系統；協程的操作則是程序員
協程存在的意義：對於多線程應用，CPU通過切片的方式來切換線程間的執行，線程切換時需要耗時（保持狀態，下次繼續）。協程，則只使用一個線程，在一個線程中規定某個代碼塊執行順序。
協程的適用場景： 當程序中存在大量不需要CPU的操作時（IO），適用於協程；
H. Python中的線程池是什麼
線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不擁有系統資源，只擁有一點兒在運行中必不可少的資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源。一個線程可以創建和撤消另一個線程，同一進程中的多個線程之間可以並發執行。由於線程之間的相互制約，致使線程在運行中呈現出間斷性。線程也有就緒、阻塞和運行三種基本狀態。就緒狀態是指線程具備運行的所有條件，邏輯上可以運行，在等待處理機；運行狀態是指線程佔有處理機正在運行；阻塞狀態是指線程在等待一個事件（如某個信號量），邏輯上不可執行。每一個程序都至少有一個線程，若程序只有一個線程，那就是程序本身。
線程是程序中一個單一的順序控制流程。進程內有一個相對獨立的、可調度的執行單元，是系統獨立調度和分派CPU的基本單位指令運行時的程序的調度單位。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。
I. python 多線程池的用法
你的意思是不是：只禁用腳本但保持物體有效？ 那可以用GetComponent<YourClass>().enabled =false; //YourClass是你要禁用的腳本類 以上是C#的語法，JS的用： GetComponent("YourClass").enable=false; //"YourClass"是你要禁用的腳本名